基于SVM和最大熵模型的桥梁极值风速预测研究.pdf
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1、第2 0 卷第9 期2023年9月D0I:10.19713/ki.43-1423/u.T20221876铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and Engineering基于SVM和最大熵模型的桥梁极值风速预测研究Volume 20Number 9September2023戴公连!2,陈坤,王芬,葛浩,肖尧,饶惠明3(1.中南大学土木工程学院,湖南长沙410 0 7 5;2.中南大学高速铁路建造技术国家工程实验室,湖南长沙410 0 7 5;3.东南沿海铁路福建有限责任公司,福建福州350 0 13)摘要:大跨度桥梁对极值风荷载作用十分敏感,基于桥址处长期实
2、测风速数据得到合理的极值风速至关重要。由于在桥址处进行长期风速监测较难实现,研究极值风速预测方法对于大跨度桥梁抗风研究具有重要意义。以泉州湾高速铁路斜拉桥为工程背景,提出一种基于支持向量机(SVM)和最大熵模型的极值风速预测方法。通过临近风速观测塔与桥面风速仪同步实测短期风速数据建立SVM风速预测模型,预测得到桥面长达3a的平均风速数据,进而采用最大方法计算得到桥梁高度处不同重现期内极值风速,最后采用时域分析方法进行桥梁抖振响应分析,探讨不同风速下桥梁抖振响应的差异。研究结果表明:SVM模型应用于风速预测效果比较理想,测试集预测风速与实测风速均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为
3、0.115和0.2 52。基于桥面预测平均风速样本,采用最大熵理论计算得到10 0 a重现期极值风速为2 1.52 m/s,小于泉州湾高铁斜拉桥抗风设计时采用的极值风速49.4m/s。SV M 模型预测得到的极值风速对应的主梁跨中位置横向、竖向和Rotx扭转抖振位移响应峰值与采用设计风速为49.4m/s的桥梁抖振响应比较,降幅分别为8 0.3%,7 9.6%和7 8.7%。桥梁抖振响应受平均风速影响较大,选择准确的桥址处极值风速对桥梁抖振响应研究至关重要。研究结果可应用于仅有短期实测风速数据的桥梁得到合理的极值风速,为大跨度桥梁抗风研究提供参考。关键词:支持向量机;极值风速预测;最大熵模型;高
4、铁斜拉桥;桥梁抖振响应中图分类号:U238文章编号:16 7 2-7 0 2 9(2 0 2 3)0 9-342 5-12文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID)Extreme wind speed forecasting of bridge based on SVM andmaximum entropy modelDAI Gonglian2,CHEN Kun,WANG Fen,GE Hao,XIAO Yao,RAO Huiming(1.School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,Chin
5、a;2.National Engineering Laboratory for High-speed Railway Construction,Central South University,Changsha 410075,China;3.Southeast Coastal Railway Fujian Co.,Ltd.,Fuzhou 350013,China)Abstract:Long-span bridges are highly sensitive to extreme wind load effects.It is essential to obtain reasonableextr
6、eme wind speed based on long-term measured wind speed data at the bridge site.Since long-term wind speed收稿日期:2 0 2 2-0 9-2 6基金项目:国家自然科学基金资助项目(517 0 8 56 0);中国铁路总公司科技研究开发计划(2 0 17 G006-N)通信作者:葛浩(1990),男,安徽淮南人,博士,从事高速铁路桥梁与轨道系统研究;E-mail:c s u b r i d g e g e h a o 16 3.c o m3426monitoring at bridge sit
7、es is difficult to achieve,it is of great significance to study the extreme wind speedforecasting method for wind resistance studies of long-span bridges.Taking the Quanzhou Bay high-speedrailway cable-stayed bridge as the engineering background,the wind speed forecasting method based on supportvect
8、or machine(SVM)and maximum entropy model was proposed.Establishing SVM wind speed predictionmodel by synchronizing short-term wind speed data measured by adjacent wind speed observation tower andbridge deck anemometer.Thus,the average wind speed data of the bridge deck was predicted for up to threey
9、ears.The maximum entropy method was used to derive the extreme wind speed at the height of the bridge fordifferent recurrence periods.Finally,the time domain analysis method was used for bridge buffeting responseanalysis,and the differences in bridge buffeting response under different wind speeds we
10、re explored.The resultsof the study are showed.The SVM model is applied to wind speed prediction with satisfactory results,and theroot mean square error(RMSE)and mean absolute error(MAE)of the predicted wind speed and the measuredwind speed in the test set are 0.115 and 0.252,respectively.Based on t
11、he predicted average wind speed samplesof the bridge deck,the maximum entropy theory is used to calculate the 100-year recurrence period extreme windspeed of 21.52 m/s,which is smaller than the extreme wind speed of 49.4 m/s used in the wind resistance designof the Quanzhou Bay high-speed railway ca
12、ble-stayed bridge.The peak values of the transverse,vertical and Rotxtorsional buffeting responses at the mid-span position of the main girders predicted by the SVM model are 80.3%,79.6%,and 78.7%respectively when compared with the buffeting response of the bridge using 49.4 m/s as thedesign wind sp
13、eed.The bridge buffeting response is greatly influenced by the average wind speed,so selecting heaccurate extreme wind speed at the bridge site is essential for the bridge buffeting response study.The results ofthe study can be applied to obtain reasonable extreme wind speed for bridges where only s
14、hort-term measuredwind speed data are available,and provide a reference for the wind resistance research of long-span bridges.Key words:support vector machine;extreme wind speed forecasting;maximum entropy model;high-speedrailway cable-stayed bridge;bridge buffeting response铁道科学与工程学报2023年9月在沿海台风频发地区
15、,极值风速是影响桥梁施工与列车运行安全性的重要控制指标。极值风速是指风速样本中具有一定超越概率的年最大平均风速,一般选用桥梁基准高度处重现期10 0 a的极值风速作为桥梁设计风速。桥梁抗风设计常采用桥梁附近气象站基本风速通过规范推荐的地形变换系数和风剖面换算得到的极值风速作为设计风速。然而沿海地区地形十分复杂,桥址处与气象站地形地貌及地形粗糙度一般存在较大的差异,采用规范推荐方法得到极值风速可能导致较大的误差。因此,获得准确的极值风速对大跨度桥梁抗风研究具有重要意义。沿海地区或复杂地形山区桥梁设计风速常采用现场实测、数值模拟或机器学习等方法得到。王浩等 基于苏通大桥长达7 a的实测风速数据,通
16、过数理统计方法计算得到桥梁位置不同重现期内极值风速,结果表明基于实测风速数据得到的极值风速与苏通大桥抗风设计时采用的基本风速差距较大。通过现场实测风速推算极值风速一般需要一年以上的风速数据,而在桥梁设计阶段得到桥址处长期实测风速数据较为困难。靖洪淼等2-3通过CFD数值模拟地形风场,采用“虚拟标准气象站”法计算得到了桥梁基本风速。HAN等14-5)将WRF中尺度数值模型运行结果作为CFD模型的入口平均风速,得到较为准确的桥址处平均风速风向分布情况。近年来,基于数据驱动的机器学习方法逐渐应用于风工程领域。宋晓东等提出一种ARIMA-GARCH组合预测模型并应用于高速铁路风速短时预测。LIU等7-
17、8 采用LSTM模型进行风速预测,研究表明基于数据驱动的机器学习方法可有效应用于风速预测,解决桥梁较难获得长期实测风速数据的问题。本文提出一种基于支持向量机(SVM)和最大模型的极值风速预测方法,通过临近风速观测塔实测的长期风速数据预测得到桥梁位置平均风速,并通过最大第9期熵理论得到不同重现期内极值风速。此外,以福厦高铁泉州湾高铁斜拉桥为工程背景,分析不同极值风速对桥梁抖振响应的影响。研究结果可为缺乏长期实测风速数据的桥梁抗风研究提供参考。1研究背景1.1桥梁介绍福厦高铁泉州湾跨海大桥位于福建省泉州市,横跨泉州湾中部海域。主桥桥型布置如图1所示,泉州湾高铁斜拉桥为双塔双索面斜拉桥,跨径分布为(
18、7 0+130+40 0+130+7 0)m,采用半漂浮体系。主梁采用钢混组合梁结构,含风嘴宽2 1m,中心70400厦门戴公连,等:基于SVM和最大模型的桥梁极值风速预测研究桥面距离海平面约为6 0 m。1.2桥址处风速观测系统泉州湾风速观测系统总体布置如图2 所示,桥梁跨中位置布置有一组超声波风速仪,用于监测桥梁位置风场特性。桥面风速仪观测时间段为2021年11月到2 0 2 2 年4月,观测时间较短,而基于实测风速数据推算极值风速一般需要一年以上风速数据。泉州湾北岸风速观测塔建立于2 0 19 年3月,截止至今已有3年多的实测风速数据。1301303427梁高4.2 5m。桥塔采用圆弧曲
19、线的H型混凝土索塔,索塔高16 0.2 54m,桥面以上塔高10 9.6 2 6 m,70福州超声波风速仪X单位:m图1桥梁布置图及桥面风速仪布置示意图Fig.1 Bridge layout diagram and bridge deck anemometers layout diagram面10,2 0 和38 m高度同时设置了超声波风速仪和14泉州短期实测风速仪石狮图2 桥梁及风速观测系统位置示意图Fig.2Diagram of the bridge and wind speed observationsystem location桥面风速观测系统布置如图1所示,在桥梁跨中位置等间距设置3
20、台超声波风速仪,风速仪水平距离为5m,距离桥面高度为2 m。从厦门至福州方向,风速仪编号依次为13号。三维超声波风速仪采样频率为10 Hz,最大量程为6 5m/s,可有效监测脉动风特性。泉州湾北岸风速观测塔如图3所示,在距离地洛阳长期风速观测塔X323泉州湾高铁斜拉桥Chongwu螺旋奖风速仪。螺旋桨风速仪频率为1Hz,最大量程为10 0 m/s,主要用于校核超声波风速仪数据的准确性,超声波风速仪规格参数与桥面风速仪相同。风速仪通过悬臂与塔身连接,单侧悬臂长度为3.5m,悬臂方向与盛行风向大致垂直,可有效避免观测塔自身结构对风速测量的影响。1.3桥梁抖振响应分析原理根据桥梁实际参数建立成桥状态
21、桥梁有限元模型,依据Davenport抖振理论及Scanlan自激力理论,编制基于Matlab平台的抖振响应程序进行桥梁抖振响应时域分析。1.3.1有限元模型基于ANSYS有限元软件建立泉州湾高铁斜拉桥成桥状态计算模型,导出质量M,阻尼C和刚度K矩阵,使用基于Matlab平台编制的程序进行桥梁抖振响应分析,桥梁有限元模型如图4所示。为准确模拟桥梁的横向刚度,各构件采用不同的单元3428类型。槽型钢箱梁和预应力混凝土桥面板采用“鱼骨梁”模型模拟,桥塔、辅助墩和桩基均采用空间梁单元Beam189模拟,拉索采用空间杆单元Link180模拟,采用应力刚化方法添加恒载产生的几何刚度矩阵,以考虑斜拉索索力
22、对其刚度的影响。拉索与主梁的连接用mpc184单元模拟,桥梁模型的边界约束条件用combin14单元模拟。桩土相互作用采用m法(地基系数法)进行计算。各构件的截面尺寸、材料特性及不同单元连接方式按照实际情况设置9。采用Maxwell模型模拟塔梁之间的纵向粘滞阻尼器,阻尼系数C取30 0 0 kN/(sm),速度指数取0.3。桥塔和主梁之间设置竖向约束和横向约束,连接墩和辅助墩位置设立竖向约束和横向约束。(a)38m20m10m(a)风速观测塔;(b)YOUNG0518螺旋浆风速仪;(c)Wind MasterPro超声波风速仪图3泉州湾风速观测塔及风速仪Fig.3Quanzhou Bay wi
23、nd observation tower andanemometers1.3.2抖振风荷载作用在桥梁上的风荷载由平均风导致的静风荷载、脉动风导致的抖振力和流固耦合后产生的自激力组成,由平均风速导致的静风力如式(1)所示:pU?C.()B21pUc(a)BD=1M=2PpU?CM()B式中:p为空气密度;U为平均风速;B为桥梁断铁道科学与工程学报面的长度;C(),C,()和C()分别为风攻角为时主梁的升力系数、阻力系数和扭矩系数,主梁气动三分力系数通过西南交通大学节段模型风洞试验测得。图4泉州湾高铁斜拉桥有限元模型Fig.4 FE model of Quanzhou Bay high-speed
24、 railwaycable-stayed bridge(b)主梁脉动风速时程模拟完成后,按照准定常假设将模拟风速时程换算为作用在结构上的抖振力时程,Davenport抖振力模型表示为:pU?B2CDXDD.(t一(c)=2pUB2CtxtL(t)一M,(t)式中:u(t),v(t)和w()分别表示横桥向、顺桥向和竖桥向的脉动风速时程,Cl,C,和CM表示主梁三分力系数的斜率。XD,Xb,XL,Xi,Xm和m为气动导纳,表示脉动风荷载与抖振力之间的传递关系,本文使用Sears函数的Liepmann对定常抖振力模型进行修正2。采用谐波合成法13模拟主梁三维脉动风速时程,代入式(2)得到抖振力时程。
25、由于风速各方向之间的相关性较弱,通常不考虑3个方向之间的相关性,从而简化为3个方向相互独立的一维脉动风场,共同作用在结构上。大跨度斜拉桥主梁为主(1)要的受风结构,且主塔、拉索与主梁的耦合振动效应较弱14。本文主要关注桥梁的整体抖振响应特征,因此忽略桥塔抖振风荷载的影响,仅对主梁施加脉动风荷载。2023年9月u(t)tCUDXDu(t)(CL+CUu(t)pU?B2CMXMUM人CMUw(t)UU(2)第9期2SVM极值风速预测2.1SVM原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的二分类算法,具备出色的泛化能力,在寻找全局最优解方面具有优势,常应用于短期风速
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