Rapid evaluation and damage assessment of instrumented highway bridges

This study focuses on the use of strong motion data recorded during earthquakes and aftershocks to provide a preliminary assessment of the structural integrity and possible damage in bridges. A system identification technique is used to determine dynamical characteristics and high‐fidelity first‐order linear models of a bridge from low level earthquake excitations. A finite element model is developed and updated using a genetic algorithm optimization scheme to match the frequencies identified and to simulate data from a damaging earthquake for the bridge. Here, two criteria are used to determine the state of the structure. The first criteria uses the error between the data recorded or simulated by the calibrated nonlinear finite element model and the data predicted by the linear model. The second criteria compares relative displacements of the structure with displacement thresholds identified using a pushover analysis. The use of this technique can provide an almost immediate, yet reliable, assessment of the structural health of an instrumented bridge after a seismic event. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

孔隙分布分形维对多孔材料抗压强度的影响研究

建立了4组不同孔隙分布形式的多孔材料模型,在考虑孔隙分布范围和密度的基础上计算其孔隙分布分形维数,并利用假三维数值试验的方法获得了相同初始强度、不同孔隙度和孔隙分布形式试样的抗压强度。数值试验结果表明,除了孔隙度较小和孔隙分布分维数较大的试样破坏形式基本满足45° 破裂角的规律以外,该分维数较小的试样均呈现出不对称的斜截面破坏;在孔隙度相同的情况下,该分维数越大,样品的抗压强度越高;通过推导假三维情况下材料孔隙度与抗压强度的理论关系发现,该分维数越大,样组的抗压强度随孔隙度增大而衰减的速率越慢;根据损伤力学模型对试样的抗压强度进行预测分析发现,当样组的该分维数较大时,该模型能够较准确地预测多孔材料的抗压强度,而当样组的该分维数逐渐减小时,损伤力学模型的精度也逐渐降低。上述规律是由孔隙分布分维数越小、孔隙分布越不均匀、试样中应力集中的累积效应越显著的原因而造成的。     

深部洞室开挖卸荷分区破裂机制的动力分析

随着地下工程开挖深度的增加,深部岩体将处于高应力和复杂的地质环境中,产生与浅埋洞室破坏模式迥异的分区破裂现象。深部洞室在动力卸荷作用下,基于应变梯度理论和损伤软化模型,建立了弹塑性损伤软化动力模型,推导了含有应变梯度项的运动方程、平衡方程和边界条件,提出相应的破坏判据,采用Runge-Kutta方法和Matlab数值软件求得不同卸载时刻围岩附加位移场、应力场和开挖后围岩总位移场、应力场,得到深部洞室围岩分区破裂的动态形成过程和发展规律。由理论计算值与地质力学模型试验实测值对比分析得知,围岩的径向位移、径向应力和切向应力出现波峰和波谷交替振荡的变化规律,理论计算得到的破裂区和非破裂区的宽度和数量与试验实测值有很好的一致性,证实了该模型分析分区破裂现象的适用性,对以后深部地下工程围岩变形破坏和支护设计提供理论支持。     

广东三水4.4级地震灾害损失评估

1997年9月23和26日广东省三水市南边、乐平镇发生M_L3.7和4.4级地震.地震的震源较浅,烈度较高,造成1708栋房屋受损,1630人无家可归,经济损失高达7千多万元.这是我国罕见的一次造成严重震害的强有感地震.本文通过野外调查,对地震灾害损失进行了评估.     

冷涡背景下不同类型强对流天气的成因对比分析

为提高对东北地区雷暴大风的分析和预报能力,基于2017—2021年东北地区自动气象站、闪电定位仪、葵花8号卫星综合判识雷暴大风天气,利用ERA5再分析资料计算强对流物理量和东北冷涡中心及半径等特征参量,研究东北地区雷暴大风的观测特征及其与东北冷涡（简称“冷涡”）的关系。结果表明：（1）东北地区雷暴大风（简称“总体”）集中出现在蒙古高原至大兴安岭以西、东北平原和辽宁沿海。冷涡导致的雷暴大风占总体雷暴大风的50.6%,辽河平原是冷涡雷暴大风最高发区域。东北地区总体和冷涡雷暴大风均具有单峰分布的日变化特征,在午后发生频率最高,但是深夜和上午时段雷暴大风多与冷涡有关,占比达75%。（2）雷暴大风逐小时出现的站数（简称“站数”）大多小于10次,站数大于10次的雷暴大风个例中,冷涡个例占56.5%,高于非冷涡。相比于非冷涡,冷涡雷暴大风发生在更干冷、850与500 hPa强温度直减率以及强的风垂直切变和风暴承载层环境中。（3）冷涡系统的不同象限出现的雷暴大风占冷涡雷暴大风的百分比从大到小依次为东南象限（73.5%）、西南象限（17.5%）、东北象限（7.5%）和西北象限（1.5%）。冷涡外围的雷暴大风次数多于冷涡本体,集中出现在冷涡东南象限距离冷涡中心0.5—2个冷涡半径的范围内,该区域大气中层存在干层、低层存在大的温度垂直递减率、中等以上的风垂直切变和更大的风暴承载层风速,并且更容易受低空切变线的影响,这也是冷涡雷暴大风集中出现在该区域的原因。（4）导致雷暴大风的冷涡中心集中于（45°—55°N,111°—128°E）,其中导致区域性雷暴大风的冷涡中心的频次分布为南北向,集中在116°E和122°E处。造成区域性雷暴大风的冷涡中心和最外围环流的位势高度均低于造成局地雷暴大风的冷涡,春、秋季差异更明显;冷涡半径在8月略大于导致局地雷暴大风冷涡,其他月份则反之。以上研究证明东北冷涡是导致东北地区雷暴大风最主要的天气系统,总结的冷涡不同象限处雷暴大风的空间分布和产生区域性雷暴大风的冷涡的特征,可供东北冷涡雷暴大风预报、预警时参考。     

汶川8.0级地震房屋震害调查

根据汶川8.0级地震灾区民用建筑的震害现象,总结了汶川地震灾区房屋的震害特征及其破坏原因。     

钢筋混凝土柱对应于各地震损伤状态的侧向变形计算

采用半经验半理论的方法对以受弯为主的钢筋混凝土柱对应于各主要损伤状态的侧向变形进行了研究。本文研究的主要损伤状态包括屈服、混凝土保护层压碎、剥落、纵向受力钢筋屈曲、极限状态五个状态。首先建立了各损伤状态下柱截面受压区高度的计算方法。接着,利用对美国太平洋地震工程研究中心(PEER)建立的钢筋混凝土柱的试验数据库的统计分析,采用平截面假定和钢筋混凝土受弯构件的塑性铰理论推出了混凝土保护层压碎时压区边缘混凝土的应变大小,混凝土保护层剥落、纵筋屈曲和进入极限状态时核心区混凝土边缘的压应变大小,进而建立了钢筋混凝土柱对应于各损伤状态的变形计算方法。利用本文提出的方法得到的变形计算值与PEER提供的试验数据在统计意义上有较好的一致性。该方法可为钢筋混凝土柱基于位移的抗震设计和抗震性能评价提供依据。     

中强地震下建筑结构动力弹塑性损伤模型研究

抗震性能是建筑设计中的一项重要指标,需要对地震作用下的建筑结构动力弹塑性损伤情况进行分析。提出一种中强地震下建筑结构动力弹塑性损伤模型研究方法。从有效应力与Cauchy应力张量\,建筑材料损伤演化方程等方面对弹塑性损伤模型基本原理进行分析,以此为理论基础,分析建筑材料应变率与建筑结构损伤能释放率的相关关系,通过Bonora损伤模型获取失效建筑材料损伤指数,并计算整体建筑结构构件损伤指数,以建筑材料损伤指数和建筑结构构件损伤指数为依据,完成中强地震下的建筑结构动力弹塑性损伤模型构建。利用实例进行分析,地震加速度值为0.3g的情况下,该模型的建筑结构相对位移时程曲线与实际位移曲线拟合度较高,且具有较好的建筑结构动力弹塑性损伤模拟精度,表明该模型具有一定的可行性。     

Damage Identification of A TLP Floating Wind Turbine by Meta-Heuristic Algorithms

Damage identification of the offshore floating wind turbine by vibration/dynamic signals is one of the important and new research fields in the Structural Health Monitoring (SHM). In this paper a new damage identification method is proposed based on meta-heuristic algorithms using the dynamic response of the TLP (Tension-Leg Platform) floating wind turbine structure. The Genetic Algorithms (GA), Artificial Immune System (AIS), Particle Swarm Optimization (PSO), and Artificial Bee Colony (ABC) are chosen for minimizing the object function, defined properly for damage identification purpose. In addition to studying the capability of mentioned algorithms in correctly identifying the damage, the effect of the response type on the results of identification is studied. Also, the results of proposed damage identification are investigated with considering possible uncertainties of the structure. Finally, for evaluating the proposed method in real condition, a 1/100 scaled experimental setup of TLP Floating Wind Turbine (TLPFWT) is provided in a laboratory scale and the proposed damage identification method is applied to the scaled turbine.