1、大跨度橋梁結構的健康監(jiān)測是目前橋梁工程界的研究熱點之一，是一個涉及到多學科、跨行業(yè)的難點課題。由于橋梁結構及其所處環(huán)境的復雜性、不確定性，使得國內外的研究都還處于探索和試用階段。目前，在一些大跨度橋梁上都已安裝了健康監(jiān)測系統(tǒng)，但其主要用于數據采集，而缺乏有效的健康評價支撐。本文在前人研究工作的基礎上，根據小波和分形在處理復雜非線性問題時的特點，將其應用于橋梁結構健康監(jiān)測系統(tǒng)，提出了建立基于小波與分形的斜拉橋健康監(jiān)測系統(tǒng)的基本框架。為此，

2、本文主要進行了以下幾個方面的研究工作。 1.對橋梁進行健康監(jiān)測的前提，是需要建立一個準確、有效的基準有限元模型。以靜測中的位移和動測中的頻率作為狀態(tài)變量，以各項實測值與相應計算值的百分比偏差的平方和作為目標函數，結合ANSYS的優(yōu)化分析功能，對大型橋梁結構的初始有限元模型的計算參數進行修正。修正過程中引入了約束條件限制各待修正參數和結果數據的變化范圍，使得修正后的各參數具有明確的物理意義。修正后的有限元模型為橋梁健康監(jiān)測計算分析

3、提供了更加切合實際的數學模型，也驗證了采用ANSYS進行模型修正的可行性。 2.動力監(jiān)測是健康監(jiān)測的重要手段之一，在健康監(jiān)測系統(tǒng)建立初期對結構的動力性能進行模擬分析是很有必要的。本文綜合考慮了車橋耦合振動、路面不平度、風、溫度等對結構的影響，為健康監(jiān)測策略制訂提供了切合實際的理論分析數據。 3.在小波分析理論的基礎上，深入剖析了Mallat算法中的頻率混淆現(xiàn)象以及產生小波包頻帶錯亂現(xiàn)象的原因，并提出了相應的改進算法，有效

4、地消除了頻率混淆和小波包頻帶錯亂問題。 4.運用小波分析方法對結構動力系統(tǒng)進行多尺度分析，為小波分析用于結構健康監(jiān)測提供了堅實的理論基礎。將小波分析方法用于結構的模態(tài)參數識別、信號濾噪、數據壓縮與重構、監(jiān)測突變信號等方面，均取得了較好的效果。 5.運用小波方法分析了斜拉橋損傷前后的位移、曲率和應變三種模態(tài)振型，據此能夠較準確地識別結構的損傷位置和損傷程度。 6.運用改進的小波分析算法對健康監(jiān)測過程中的信號進行了深

5、入分析，發(fā)現(xiàn)小波能量分布與結構的自振特性一樣能夠反映結構的固有特性，并且能夠反映結構的局部特性。在小波包分析的基礎上，提出了小波能量互熵作為損傷識別的指標。在應用中引入表征各測點局部特性的權重系數，從而較準確有效地識別損傷位置及其程度。 7.針對小波的強局部分析能力和分形的強非線性處理能力，提出了結構損傷診斷的小波細節(jié)關聯(lián)維分析方法。首先對信號進行小波包分解，再計算各小波包的關聯(lián)維數，并與健康狀態(tài)下的關聯(lián)維數比較，通過損傷前后的