Интернет-журнал "Транспортные сооружения"
           

2019 №2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://t-s.today/10sats219.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/10SATS219 (https://doi.org/10.15862/10SATS219)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 875.7 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Афанасьев В.С. Устранение влияния температурного воздействия на динамические параметры пролетных строений балочных мостов // Транспортные сооружения, 2019 №2, https://t-s.today/PDF/10SATS219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/10SATS219


Устранение влияния температурного воздействия на динамические параметры пролетных строений балочных мостов

Афанасьев Владимир Сергеевич
ФГАОУ ВО «Российский университет транспорта», Москва, Россия
Старший преподаватель
E-mail: a89162825980@ya.ru

Аннотация. Статья является частью диссертационного исследования на тему «Комплексная экспериментальная оценка динамических параметров пролетных строений балочных мостов». В статье представлен обзор влияния факторов окружающей среды на динамический отклик пролетных строений мостов, приведены примеры определения технического состояния за счет учета влияния воздействия окружающей среды на реальных объектах. Представлен процесс идентификации повреждений на основе операционного модального анализа с учетом фильтрации влияния.

Автором рассмотрено влияние температурного воздействия окружающей среды на собственные частоты колебаний пролетных строений балочных мостов. Поставлен численный эксперимент на примере большого автодорожного разборного моста: определена температура моста с учетом дополнительного нагрева пролетного строения от солнечной радиации и без неё; рассчитаны значения динамических параметров пролетного строения от изменения температуры в течении календарного года; построена зависимость частоты колебаний пролетного строения от изменений температуры пролетного строения. Далее в статье произведен анализ временного ряда, образованного по данным частотных изменений пролетного строения. Для описания временного ряда использованы два различных метода: модель, основанная на статистической зависимости между исследуемыми данными, и модель рекуррентной нейронной сети. Перед применением статистической интегрированной модели авторегрессии – скользящего среднего выполнено разложение временного ряда на аддитивные составляющие: тренд, сезонную составляющую, остаток и шум. После этого выполнено построение математической модели, описывающей стационарный остаток временного ряда. Второй метод – на основе рекуррентных нейронных сетей, можно перефразировать как вопрос построения регрессионной зависимости. на основе обучающего и тестового наборов данных была сформирована сеть в которой есть видимый слой с 1 входным сигналом, скрытый слой с 4 блоками и выходной уровень, который делает одно значение предсказания.

Ключевые слова: исключение сезонности; мониторинг; мосты; временные ряды; нейронные сети; прогнозирование; динамические параметры

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2413-9807 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий