大型桥梁结构模型修正的RBF响应面与子结构方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51308226
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Focus on the problems in the model updating of large-scale bridges, this project does intensive, systematic, laboratorial models and engineering structures validating research through theory and method analysis, experimental studies and engineering applications. First, the selection of updating parameters and characteristic information, as well as their disciplines and influences to model updating are analyzed in order to select reasonable updating parameters and effectively utilize the limited testing information. Second, the response surface method based on radial basis functions (RBFs) is investigated and applied on the model updating of bridge structures. In the optimization process, this method transforms the iterative calculation by the finite element model to that by the response surface with explicit mathematical expressions, which considerably improves the computational efficiency. Combined with the bridge health monitoring system, it can achieve the fast, efficient and real-time model updating of large-scale and complex bridges. Third, a substructure mthod is proposed for cable-stayed bridges. The substructures are divided according to the mechanical characteristics of the structure without cut-offs or external constraints, thus keeps the structural integrity, greatly simplifies the calculation process and has strong engineering applicability. Finally, all the research contents of this project are carried out the experiments study on several laboratorial bridge benchmark models with different levels of complexity, and engineering applications are realized by real bridge structures.
针对大型复杂桥梁结构模型修正中面临的问题,本项目将通过理论方法分析、试验研究和工程应用,进行深入、系统和模型与原型验证研究。首先,分析桥梁结构模型修正中参数和特征信息的选取及其对模型修正的影响和规律,以便合理选取待修正参数和充分利用有限的实测信息;其次,研究基于径向基函数(RBF)响应面方法并应用于桥梁结构模型修正,该方法把优化过程中反复迭代计算的工作由有限元模型转移至具有明确数学表达式的响应面模型,计算效率大幅提高,结合桥梁健康监测系统,可实现大型复杂桥梁的快速、高效和实时地模型修正;第三,针对斜拉桥提出一种子结构方法,该方法通过斜拉桥自身的力学特性划分子结构,无须对结构进行截断或施加外部约束,即确保结构的完整性,又大为简化计算过程,具有较强的工程实用性;最后,通过几类不同复杂层次的实验室桥梁Benchmark模型对研究的问题进行试验研究,并通过实际桥梁实现研究成果的原型验证与工程应用。

结项摘要

桥梁结构是重要的基础设施,确保其安全运营,意义重大。针对大型复杂桥梁结构模型修正中面临的问题,本项目通过理论方法分析、试验研究和工程应用,进行深入、系统和模型与原型验证研究。首先,分析桥梁结构模型修正中参数和特征信息的选取及其对模型修正的影响和规律,以便合理选取待修正参数和充分利用有限的实测信息;其次,研究基于径向基函数(RBF)响应面方法并应用于桥梁结构模型修正,该方法把优化过程中反复迭代计算的工作由有限元模型转移至具有明确数学表达式的响应面模型,计算效率大幅提高,结合桥梁健康监测系统,可实现大型复杂桥梁的快速、高效和实时地模型修正;接着,针对斜拉桥提出一种子结构方法,该方法通过斜拉桥自身的力学特性划分子结构,无须对结构进行截断或施加外部约束,即确保结构的完整性,又大为简化计算过程,具有较强的工程实用性;然后,基于现场实测和数值分析,对桥梁温度效应展开深入研究,提出了更符合工程实际的桥梁温度场计算方法,并解决了实际工程问题最后,通过几类不同复杂层次的实验室桥梁Benchmark模型对研究的问题进行试验研究,并通过实际桥梁实现研究成果的原型验证与工程应用。 通过本项目研究,为实际工程中大型桥梁结构的模型修正、状态评估与安全预警提供科学的理论和方法。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
Temperature analysis of a long-span suspension bridge based on field monitoring and numerical simulation
基于现场监测与数值模拟的大跨悬索桥温度分析
  • DOI:
    10.1061/(asce)be.1943-5592.0000786
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Bridge Engineering (ASCE)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Linren Zhou;Yong Xia;James M. W. Brownjohn;Ki Young Koo
  • 通讯作者:
    Ki Young Koo
斜拉桥结构模型修正的子结构方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周林仁;欧进萍
  • 通讯作者:
    欧进萍
Structural finite element model updating by using response surfaces and radial basis functions
使用响应面和径向基函数更新结构有限元模型
  • DOI:
    10.1177/1369433216643876
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Advances in Structural Engineering
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Linren Zhou;Lei Wang;Lan Chen;Jinping Ou
  • 通讯作者:
    Jinping Ou

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其他文献

其他文献

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复杂气象条件下无现场监测数据的箱型梁桥温度效应分析与评估
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
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    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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