论文中文题名: | 数据驱动的桥梁-雨棚组合结构抗震设计关键参数优化研究 |
姓名: | |
学号: | 21204053007 |
保密级别: | 保密(1年后开放) |
论文语种: | chi |
学科代码: | 081406 |
学科名称: | 工学 - 土木工程 - 桥梁与隧道工程 |
学生类型: | 硕士 |
学位级别: | 工学硕士 |
学位年度: | 2024 |
培养单位: | 西安科技大学 |
院系: | |
专业: | |
研究方向: | 桥梁与隧道理论及技术 |
第一导师姓名: | |
第一导师单位: | |
论文提交日期: | 2024-06-13 |
论文答辩日期: | 2024-06-06 |
论文外文题名: | Data-Driven optimization of key seismic design parameters for bridge-canopy composite structures |
论文中文关键词: | |
论文外文关键词: | Seismic optimization ; Bridge-canopy composite structures ; Multi-objective optimization ; Data-driven ; Parameter analysis |
论文中文摘要: |
桥梁-雨棚组合结构在市政工程中的应用日益增多。这类桥梁-雨棚组合结构通常采用分离式的抗震设计,在桥梁结构的抗震设计过程中未考虑雨棚的影响。这种设计方法依赖经验,需要反复迭代才能达到预期设计目标,而且不能有效利用雨棚对桥梁抗震的辅助作用。针对上述问题,本文开展了桥梁-雨棚组合结构联合式抗震设计研究,并以桥梁-雨棚组合结构的联合抗震性能为目标,提出了一种基于机器学习的抗震设计优化方法。 本文以一座3×30m带雨棚连续刚构桥为例,基于联合式抗震分析,研究该桥梁-雨棚组合结构的关键设计参数对其抗震性能的影响,并利用机器学习算法对其进行了设计参数优化。主要研究内容如下: (1)调谐减振原理在桥梁-雨棚组合结构中的适用性及局限性研究。将桥梁-雨棚组合结构简化为双自由度模型,基于地震作用下组合结构的动力学分析,发现桥墩刚度、主梁质量、雨棚侧向刚度和雨棚质量等关键设计参数组合,共同决定了桥梁-雨棚组合结构的位移响应。依据调谐减振原理,当雨棚固有频率接近桥梁固有频率时,桥梁的地震响应减小,但雨棚的地震响应增大。 (2)基于性能的桥梁-雨棚组合结构抗震设计关键参数分析。联合式抗震设计方法可同时考虑桥梁和雨棚的地震响应,合理的设计参数组合可改善桥梁-雨棚组合结构的抗震性能。在桥梁-雨棚组合结构的设计参数接近谐振时,联合式抗震设计方法可以通过简单迭代得到合理设计参数组合,从而有效地提升桥梁-雨棚组合结构的综合抗震性能。但是,当设计参数远离谐振时,难以通过简单迭代获得较优的设计参数组合。 (3)数据驱动的桥梁-雨棚组合结构抗震设计参数优化研究。基于桥梁-雨棚组合结构的动力学分析,获得其在关键设计参数空间内的地震响应数据,建立“设计参数-地震响应”数据集,训练得到桥梁-雨棚组合结构地震响应预测模型。基于此预测模型数据,结合遗传算法对带雨棚连续刚构桥的抗震性能进行了单目标及多目标的参数优化。经验证,本文提出的设计参数智能优化算法,设计流程中不需要人工迭代,在设计参数远离谐振时也能获得最优的设计参数组合。 本文依托桥梁-雨棚组合结构实际案例,提出了一种面向性能目标的抗震设计参数优化策略。该优化策略可推广到其他类似结构的抗震优化,研究成果具有一定的科学意义和工程应用价值。 |
论文外文摘要: |
Bridge-canopy composite structures are widely utilized in municipal engineering. Composite structures undergo separate seismic designs, often neglecting the influence of the canopy on the overall seismic performance of the bridge. The conventional approach relies heavily on experience, necessitates repeated iterations to meet design goals, and fails to effectively leverage the canopy's potential in enhancing seismic resistance. To address these issues, this study investigates the integrated seismic design of bridge-canopy composite structures and proposes a machine learning-based optimization method to enhance their integrated seismic performance. Taking a 3×30m continuous rigid-frame bridge with a canopy as the case, this work investigated the impact of key design parameters on the seismic performance of the bridge-canopy composite structure., the design parameters were optimized by using machine learning methods with the dataset obtained from the designed dynamic analyses. The main contents are as follows: (1) Study on the applicability and limitations of the resonance tuning theory in bridge-canopy composite structures. The bridge-canopy composite structure is simplified to a two-degree-of-freedom model. Dynamic analysis under seismic action reveals that key design parameters such as pier stiffness, main girder mass, canopy lateral stiffness, and canopy mass, collectively determine the displacement response of the bridge-canopy composite structure. According to the tuned mass damper principle, when the natural frequency of the canopy approaches that of the bridge, the seismic response of the bridge decreases, while the seismic response of the canopy increases. (2) Analysis of key parameters for performance-based seismic design of bridge-canopy composite structures. The integrated seismic design method simultaneously considers the seismic responses of both the bridge and the canopy. A well-coordinated combination of design parameters can enhance the seismic performance of the bridge-canopy composite structure. When these parameters approach resonance, the integrated seismic design method can achieve an optimal combination through simple iterations, thereby effectively enhancing the overall seismic performance. However, when the parameters are far from resonance, finding an optimal combination through simple iterations alone becomes challenging. (3) Data-driven optimization of seismic design parameters for bridge-canopy composite structures. Dynamic analysis is performed to collect seismic response data within the key design parameter space, establishing a 'design parameter-seismic response' dataset. This dataset is utilized to train a seismic response prediction model for the bridge-canopy composite structure. Using this prediction model alongside a genetic algorithm, both single-objective and multi-objective optimization of the seismic performance of the continuous rigid-frame bridge with a canopy are conducted. Verification demonstrates that the proposed intelligent optimization algorithm for design parameters eliminates the need for manual iteration and can achieve the optimal combination of design parameters, even when they are far from resonance. Based on the real-world case of a bridge-canopy composite structure, this work proposed a performance-oriented optimization strategy for seismic design parameters. This optimization strategy can be extended to the seismic optimization of other similar structures, shedding light on the future engineering applications. |
参考文献: |
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中图分类号: | U442.55 |
开放日期: | 2025-06-19 |