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基于Kriging方法的大跨度拱桥模态扩展及有限元模型修正
摘要
本文基于Kriging方法，针对大跨度拱桥的模态扩展问题提出一种解决方案，并通过有限元模型修正，实现了对大跨度桥梁的精细模拟。本文介绍了Kriging方法的原理与应用，以及其在桥梁结构模态扩展中的具体实现。同时，通过建立有限元模型并进行误差修正，验证了该方法在模态扩展中的准确性与可靠性。最终，将该方法应用于一座实际桥梁的模态扩展过程，并与传统有限元方法进行对比，证明了该方法在大跨度桥梁模态扩展中的实用性与优越性。
关键词：Kriging方法；大跨度桥梁；模态扩展；有限元模型修正；精细模拟
Abstract
Thispaperproposesasolutionformodalextensionoflarge-spanarchbridgebasedonKrigingmethod,andachievesfinesimulationoflarge-spanbridgethroughfiniteelementmodelcorrection.TheprincipleandapplicationofKrigingmethodareintroduced,aswellasitsspecificimplementationinbridgestructuralmodalextension.Atthesametime,byestablishingafiniteelementmodelandcarryingouterrorcorrection,theaccuracyandreliabilityofthismethodinmodalextensionareverified.Finally,thismethodisappliedtothemodalextensionofanactualbridge,andcomparedwithtraditionalfiniteelementmethod,provingthepracticalityandsuperiorityofthismethodinmodalextensionoflarge-spanbridge.
Keywords:Krigingmethod;large-spanbridge;modalextension;finiteelementmodelcorrection;finesimulation
正文
1.引言
大跨度桥梁是国家重点建设工程之一，其结构特点复杂，存在许多模态，对其进行精细模拟和分析是保证安全运行的重要手段。传统的有限元方法由于其计算量大、运行时间长等缺点，不能对大型桥梁进行高效的模态扩展分析。针对这一问题，本文提出了基于Kriging方法的大跨度桥梁模态扩展方案，并通过有限元模型修正实现对大跨度桥梁的精细模拟。
2.Kriging方法理论与应用
Kriging方法是一种空间插值方法，适用于模拟遥感数据、地质数据等各种空间数据。Kriging方法通过已知的数据点，进行插值推测得到未知位置处的数据值，生成一个连续的空间模型。该方法的基本思想是将插值问题转化为最优化问题，在满足已知点的约束条件下，通过对空间自相关函数进行估计，得到最优的预测值。
Kriging方法在桥梁结构模态扩展中的应用主要包括以下步骤：
(1)收集桥梁结构实际运动数据，以得到真实的桥梁动力特性。
(2)利用有限元方法建立大跨度桥梁有限元模型，并进行模态分析，得到基本的模态频率和振型；
(3)在实测数据和有限元分析结果的基础上，使用Kriging方法进行模态扩展，得到桥梁其他振型的频率和振型；
(4)使用有限元模型对Kriging方法得到的模态频率和振型进行修正，得到更加精细的模态分析结果。
3.有限元模型修正
有限元模型是模态分析的重要工具，通过快速计算出桥梁的模态特性，但有限元模型的精度会受到材料参数、现场施工质量等因素的影响。为了提高有限元模型的精度，本文通过有限元模型修正，对其进行改进，进而实现对桥梁模态特性的更加准确的分析。
有限元模型修正主要包括以下步骤：
(1)与实测数据进行对比，分析有限元模型的误差情况；
(2)通过修正有限元模型材料参数和节点约束条件等方面，尽可能减小模型与实际情况的误差；
(3)重新进行模态分析，得到更加精细的桥梁模态特性。
4.实例分析
本文以某大型跨度桥梁为案例，将提出的Kriging方法应用于桥梁模态扩展，通过有限元模型修正，得到更加准确的分析结果，并与传统有限元分析方法进行比较。结果表明，Kriging方法在大跨度桥梁模态分析中拥有更好的精度与计算效率，同时有限元模型的修正也可以提高模态分析的准确性。
5.结论
针对大跨度桥梁模态分析中计算效率低、精度不足等问题，本文提出了一种基于Kriging方法的模态扩展方案，并通