摘要本项目利用了光纤布拉格光栅传感器来获取在列车荷载的作用下火车站站台的动态变形数据。对于获得的大量数据,我们使用 MATLAB软件进行处理,对输出的结果进行简要分析。发现各截面的应变在列车荷载的作用下呈现周期性变化,且主梁发生的应变远大于次梁,较远的距离和非直接作用都会使得截面产生的应变偏小,支座处截面存在应变恢复和非对称性现象。然后,又进一步使用ABAQUS软件对本站台的结构进行建模,并输出结果。我们发现模型输出的结果与实际监测到的数据在大多数方面是相同的,而在支座截面的非对称性问题上不相同。在此基础上给出相关结论,并提出了可行性建议。 61107  
毕业论文关键词  健康监测  光纤传感器  数据处理  数据分析  结构建模 
 Title   Data  processing  method  and analysis  of the  track beam's dynamic deformation of high-speed rail station
Abstract This project is  just  using  the  fiber Bragg grating sensor to get  dynamic deformation data of the train station which is under the train's load. We use MATLAB software to process the large amounts of data, and make a  brief analysis  to  the results.  We find each section’s strain  appearing cyclical changes under the train’s load, main beam’s  strain is bigger than secondary beam’s, indirect effects and distance have affection  on section’s strain,  standoff’s  strain have  restoration and asymmetric phenomenon.  Further,  we  use ABAQUS software  to  set up the  model of this station's structure, and outputs the results. We find that results of model and the data of monitoring having similarities in most places in addition to the asymmetric phenomenon of standoff’s strain. Finally,  we  give  related  conclusions and  feasible  recommendations  on the basis of these.   
Keywords    Health monitoring   Fiber Optic Sensors   data processing  Data analyzes  Structural modeling  

目   次 

 1  引言.  1 

2  结构健康监测与FBG 传感器.  3 

2.1  结构健康监测  .  3 

2.2  FBG 传感器  3 

2.3  FBG 传感器在结构健康监测中的应用  4 

3  传感器的布置及模态介绍.  7 

4  数据处理.  9 

5  监测数据输出图形的分析  15 

5.1  单模 7.  15 

5.2  双模 86  24 

5.3  非对称性分析    36 

5.4  恢复性分析    41 

5.5  轨道 5上有列车的情况    43 

6  数值模拟分析  51 

6.1  模型的建立    51 

6.2  输出的结果    55 

6.3  分析    65 

结论.  71 

致谢.  74 

参考文献.  75 
1  引言 随着经济的发展和社会的进步,许多大型工程结构如雨后春笋。它们与其它建筑建构的不同之处在于其使用寿命更长,有些甚至长达几百年。材料的缺陷、老化,环境的侵蚀,自然灾害,长期荷载的作用等,这些因素的耦合可能导致结构的损伤积累和抵抗衰减,一旦发生意外情况极易引发不可挽回的灾难性事故。为了使结构能够更加安全可靠,许多在役的大型工程结构和基础设施迫切需要采用有效的健康监测手段和评定安全状况的合理标准 [1]。对大型工程结构的安全状况实时的进行健康监测和评定源]自=优尔-·论~文"网·www.youerw.com/ ,通过获得的信息及时发现其内部的损伤,合理地预测结构性能变化的趋势和剩余寿命,评定其安全状况,并做出维护措施,对提高工程结构的可靠性,运营效率,经济性,保障人民生命安全具有极其重大的意义。 伴随着结构健康监测越来越频繁的使用,处理监测获取的大量数据的方法也显得尤为重要。处理数据的方法使用的得当,那么进行分析时就比较简单,合理,能够把握信息的特点和规律,从而更容易得到有价值,有意义,科学的结论;处理数据的方法使用的不得当,那么进行数据分析时就有可能抓不住重点,思维狭隘,分析的过程也会变得枯燥,繁琐,没有逻辑,从而很难发现有用的规律。我们要在获得数据的基础上,尝试着用聪明,简洁,有效率的方法去处理这些信息。 那么什么样的数据处理方法才能称的上是合理的呢?我认为,它至少应该满足以下几点要求: 1.  处理数据时不繁琐,有条理。 2.  输出的结果能够准确的反应数据的特点,保证信息的真实性。 3.  通过输出的结果可以简洁、直观的观察到数据变化的趋势。 4.  能够帮助我们方便的将不同组的数据进行对比分析,找出共性和特性。 5.  能够在给出命令的条件下,自动的进行数据处理,并且可以自动排除异常数据 数据处理完毕之后,采用什么样的方式对数据进行分析是极其重要的。我们需要了解传感器所在截面的动态变形特征和趋势,也需要知道不同截面所反映出来的现象是否一样,如果不一样,又是什么原因导致的。对数据进行分析的方法是否科学合理直接关系到我们得出的结论是否有价值。 同时,工程结构的理论分析常常以理想化的有限元离散模型为基础,因此我们需要对本火车站站台的结构进行建模,输出并分析相关的结果,与实际监测到的数据对比,找到他们共同反映出来的现象和规律以及不相同之处,并分析原因,在此基础上对实际监测和建模提出改进的意见。但是用建立模型来进行分析时常常为了简便和可操作性,以很多假定条件为基础前提,这些往往与实际的条件不完全相同。说到这,结构监测的意义就不言而喻了。首先,健康监测所获得的实际结构的动静力行为特征可以用来验证模型、评估模型的合理性,评估计算假定。同时,模型输出的结果也将反馈到实际监测中,判断我们获取的数据是否合理。

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