学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

预应力管道压浆质量评估试验及应用研究

作　者: 王智丰
导　师: 周先雁
学　校: 中南林业科技大学
专　业: 结构工程
关键词: 预应力管道压浆评价冲击回波法神经网络小波变换时频分析
分类号: U445.57
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 119次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着我国公路建设的快速发展,预应力混凝土结构在工程中得以广泛使用。为了保证有粘结后张法预应力混凝土结构的预应力效果及耐久性,且避免水分侵入而锈蚀钢束,预应力管道中必须压满水泥浆。但是,在实际压浆过程中,由于管道堵塞、压浆方法不当、灌浆材料或人为疏忽等原因,沿预应力束有时会出现灌浆不密实,甚至出现不饱满和孔洞等现象,这将大大降低预应力混凝土结构的承载能力与耐久性。2001年,我国交通部将后张预应力管道压浆不密实问题列为公路桥梁建设中的十大质量通病之一。我国至今尚无一套成熟的测试技术可用于预应力管道的灌浆质量评价。目前所采用的方法主要是钻芯取样和超声波透射技术等。钻芯检测的试验速度慢,费用较高,且属有损测试,易对预应力钢束造成损伤,不宜做大面积的检测；超声波透射技术通常受到钢筋、波纹管和测试面等因素的影响,且历时较长,不能检测缺陷的大小,因而很难得以广泛应用。本文针对预应力管道内部压浆质量的无损检测技术开展了较深入的理论和试验研究,进行了以下工作：1.阐述了研究预应力孔道压浆质量无损检测技术的必要性和迫切性,总结现有的检测方法及存在的问题,重点探讨冲击回波技术的基本原理和研究现状。在此基础上,提出了一种对干扰噪声的灵敏度非常低的可应用于预应力管道内部压浆质量定性、定量评价的无损检测方法。2.针对该方法的可行性,开展了一系列室内模型试验加以验证。采集预应力孔道在多种模拟缺陷情况下的IE响应,使用小波分析方法对其进行降噪和特征提取等预处理,形成合理的训练和测试样本。3.创建了一个完整的单隐层BP神经网络,对预应力管道的内部压浆缺陷进行诊断。通过对试验数据的分析,验证了基于小波神经网络的综合评价方法具有较好的抗噪性能,在5db噪声干扰下能够稳定和较准确地识别出缺陷大小,且诊断误差很小。4.将本文的研究成果应用于厦门市东安桥和宜万铁路桥的预应力管道压浆质量检测评估中,结合实际工程的特点编制了相应的压浆质量评估程序,建立诊断神经网络模型,取得了良好的效果。通过钻芯取样对比,进一步证明了该套无损检测方法的工程适应性及可靠性,为同类桥梁有效实施检测提供了有益的参考。5.对IE技术的试验研究及其应用成果进行全面总结,并对研究中存在的问题及今后研究重点和方向提出了建议和展望。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1 绪论  9-17
  1.1 预应力混凝土的发展历史回顾  9-10
  1.2 预应力混凝土结构的优缺点  10-13
  1.3 后张预应力管道灌浆现状  13-15
  1.4 预应力管道灌浆质量检测技术的发展  15-16
  1.5 本文的研究目标和主要内容  16-17
2 冲击回波法检测预应力管道压浆质量  17-31
  2.1 理论基础  17-22
    2.1.1 应力波的激发  18-19
    2.1.2 应力波的传播  19-22
  2.2 IE测试一般方法及原理  22-26
    2.2.1 结构混凝土厚度和缺陷测试一般原理  23-24
    2.2.2 最小可检测缺陷  24-26
  2.3 预应力管道压浆质量检测原理  26-27
  2.4 IE信号分析  27-30
  2.5 本章小结  30-31
3 基于小波分析和神经网络的压浆质量评价方法  31-51
  3.1 小波分析的基本理论  31-41
    3.1.1 小波的定义与性质  31-34
    3.1.2 连续小波变换  34-37
    3.1.3 离散小波变换  37-38
    3.1.4 多分辨率分析  38-40
    3.1.5 小波包分析  40-41
  3.2 神经网络理论  41-48
    3.2.1 神经网络的基本概念与性质  41-43
    3.2.2 神经网络模型  43-45
    3.2.3 BP网络的算法及性质  45-48
  3.3 小波分析与神经网络的联合应用  48-49
    3.3.1 小波分析与神经网络联合应用的依据  48
    3.3.2 小波分析与神经网络的结合途径  48-49
  3.4 本章小结  49-51
4 试验研究  51-81
  4.1 模型试验  51-53
  4.2 数据的小波预处理  53-70
    4.2.1 信号降噪  53-60
    4.2.2 信号特征值提取  60-70
  4.3 小波神经网络诊断模型  70-80
    4.3.1 网络结构的确定  70-71
    4.3.2 网络的训练与测试  71-80
  4.4 本章小结  80-81
5 工程应用  81-93
  5.1 现浇预应力混凝土公路桥连续箱梁孔道压浆检测  81-88
    5.1.1 现场测试及结果分析  82-86
      5.1.1.1 测点布置  82-83
      5.1.1.2 参数设置  83
      5.1.1.3 结果分析  83-86
    5.1.2 基于小波神经网络的管道压浆质量评价  86-88
  5.2 预制预应力混凝土铁路桥简支T梁孔道压浆检测  88-92
  5.3 本章小结  92-93
6 结论和展望  93-95
参考文献  95-103
攻读学位期间的主要学术成果  103-105
致谢  105

预应力管道压浆质量评估试验及应用研究

内容摘要

全文目录

相似论文