一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法

技术领域

本发明属于雷达监测技术领域，具体涉及一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法。

背景技术

大型钢结构建筑由于其具有施工方便、跨度大、结构和受力稳定等优点被广泛应用于体育场、飞机场、高铁站以及大型停车场的公共建筑领域，这些场合往往人流密集，因此对其进行健康监测的需求日益增强。目前针对这种大型钢结构建筑物进行健康监测，在结构部分常采用基于结构动力响应的整体监测法，而针对棚顶部位的位移监测多以激光位移传感器甚至是不采用监测手段。而激光位移传感器成本高、测试精度和效果受环境影响大，监测效果不理想。但很显然，这种大型钢结构建筑的棚顶最容易受到破坏，但安全性又至关重要。目前还没有有效的监测手段，因此本发明提出了基于雷达技术的一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法。

发明内容

本发明旨在解决现有技术的不足，提出一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法，利用雷达与角反射器相结合的方法对大型钢结构建筑物棚顶进行位移监测，利用监测数据建立相关模型，有利于研究棚顶位移发生的规律和机理，对大型钢结构建筑物整体的健康管理提供科学依据。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法，包括以下步骤：

在棚顶安装角反射器；

搭建所述角反射器与雷达试验平台；

基于所述角反射器与雷达试验平台，得到监测点数据；

基于所述监测点数据，利用有限元仿真方法，对棚顶进行仿真分析，获得棚顶位移变化结果。

优选的，所述角反射器为具有预设形状的金属薄板焊接而成，形状和类型根据雷达波反射强度的要求进行设计，数量根据监测点数量的要求确定。

优选的，搭建所述角反射器与雷达试验平台的方法包括：搭建1个雷达接受多个角反射器的雷达波。

优选的，所述监测点数据为角反射器布置点的位移变化，通过所述角反射器布置点的位移变化反应棚顶的整体位移趋势。

优选的，所述利用有限元仿真方法，对棚顶进行仿真分析的方法包括：在预设时间段内设置正常和极端气候载荷，对建筑物棚顶进行有限元仿真分析，获得棚顶位移变化；根据棚顶位移变化对棚顶的位移变形形式进行分类，并以此分类作为定义结构破坏形式的依据。

优选的，所述极端气候载荷包括：风载荷、雨载荷和温度载荷。

优选的，所述风载荷的表达式包括：

式中，ω为风压强，ρ为空气密度，γ为空气容重，在标准大气压下，γ＝0.012kN/m；g为重力加速度，g＝9.8m/s2；v为风速。

优选的，所述雨载荷的表达式包括：

当雨滴落到了建筑物的表面的时候，雨滴的速度会立刻变为0，根据能量守恒定律，设雨滴为质量m，并且接触建筑物时的雨滴末速度为Vs，与建筑物碰撞后在时间τ内速度降低为零，公式如下：

式中，f(t)为单个雨滴撞击力矢量；v为雨滴速度矢量；

在时间τ内雨滴碰撞在结构物上的力F(τ)为：

下落时的雨滴为球体，即

将力的作用转化为面荷载为

式中，F(τ)为单个雨滴冲击力；A为单个雨滴作用面积，即

优选的，所述温度载荷的表达式包括：

温度发生变化时，物体将由于膨胀或收缩而产生应变

ε＝ΔTα

式中，ΔT为温度变化值；α为材料的热膨胀系数，钢材的热膨胀系数为1.2×10

如果设备各部分的温度不均匀，或热变形不能自由的进行，而产生的热应力为:

σ＝Eε

式中，E为材料的弹性模量，钢材的弹性模量:2.06×10

本发明的有益效果为：

本发明使用的角反射器是具有一定形状的金属薄板焊接而成，成本低，形状和类型可根据雷达波反射强度的要求进行合理设计，数量可以根据监测点数量的要求进行安装，如果在钢结构建筑设计初期，则可以结合到钢结构建筑物当中；雷达对环境的要求低，具有长期连续稳定监测的优势；利用雷达与角反射器相结合的方法对大型钢结构建筑物棚顶进行位移监测，利用监测数据建立相关模型，有利于研究棚顶位移发生的规律和机理，对大型钢结构建筑物整体的健康管理提供科学依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例的一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例的搭建角反射器与雷达试验平台结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，为本申请的一种大型钢结构建筑物棚顶位移监测方法，包括以下步骤：

在棚顶安装角反射器；在棚顶待监测位置处安装一定尺寸和规格统一的角反射器，这些角反射器安装牢固，位置确定，通过与地面固定位置的雷达配合，使得雷达能够接收到角反射器反射出的强雷达波，以获得监测点的雷达影像，通过对监测点数据进行有效分析，消除误差，就能够准确测量出监测点的位移变化。

如图2所示，搭建角反射器与雷达试验平台；在任意空场地，例如操场，搭建雷达和角反射器试验平台，验证所选用的雷和角反射器之间的数量关系，及1个雷达可接受多少个角反射器的雷达波；

基于角反射器与雷达试验平台，得到监测点数据；在理想条件下，施加理想载荷分布，对大型钢结构建筑物棚顶结构进行仿真分析，对分析结果进行处理，将大型钢结构建筑物棚顶结构进行区域划分，划分目标为该区域内一点的位移变化可反应该区域整体位移变化趋势，即该点为角反射器布置点；

基于监测点数据，利用有限元仿真方法，对棚顶进行仿真分析，获得棚顶位移变化结果。

利用有限元仿真分析方法，施加一段时间内气候(温度、风、雨和雪)载荷，对大型钢结构建筑物棚顶进行有限元仿真分析，获得棚顶位移变化结果。并与处理过的相同时间内雷达监测的位移数据进行对比分析，以验证有限元仿真结果和监测数据的准确度；

极端气候载荷包括：风载荷、雨载荷和温度载荷。

风载荷的表达式为：

由空气动力学原理可知由风产生的力与风速之间存在关系，即为关于风速与所对应的风压的描述的关系式

式中，ω为风压强，ρ为空气密度，γ为空气容重，在标准大气压下，γ＝0.012kN/m；g为重力加速度，g＝9.8m/s2；v为风速。

雨荷载的表达式为：

雨滴谱：在自然降雨现象中，雨滴的直径通常分布在0.1mm～6.5mm之间，绝大多数的雨滴直径小于2.0mm，当雨滴直径超过6.5mm时，会在降落过程中拆分成直径较小的雨滴。负指数分布是雨滴谱最常见的一种分布方式，马歇尔－帕尔默指数分布就是在实际工程中最常使用的一种分布方式，也就是M-P分布或M-P谱[69]：

n(D)＝n

式中，D为雨滴直径(mm)；n

雨滴数密度：根据M-P分布，雨滴数密度可以利用公式求得在单位体积内某一直径的雨滴数。

空气占有率：在降雨过程中，大小量级一致的雨滴在单位体积空间内的占有空间的比例。

式中，d就是雨滴的直径，N(D)则是在单位体积的空气中直径的大小为D(mm)的所有的雨滴的个数。根据表雨滴数密度算出雨滴分布率。

雨滴下降末速度：雨滴在下落过程中，下落最终会变为匀速率下降，也就是雨滴的末速度。假设匀速率下降的雨滴速度为Vm。即可求得不同降雨强度等级下雨滴下落的平均速度。

雨荷载力学模型：当雨滴落到了建筑物的表面的时候，雨滴的速度会立刻变为0，根据能量守恒定律，假设雨滴为质量m，并且接触建筑物时的雨滴末速度为Vs，与建筑物碰撞后在一瞬间τ内速度降低为零。可以通过动量定理得到下式。

式中，f(t)为单个雨滴撞击力矢量；v为雨滴速度矢量。在时间τ内雨滴碰撞在结构物上的力F(τ)为：

下落时的雨滴可近似为球体，即

将力的作用转化为面荷载为

式中，F(τ)为单个雨滴冲击力；A为单个雨滴作用面积，即

面荷载：

温度荷载：温度载荷也称温度作用，温度本身不会产生应力，只有当温度变化引起膨胀和收缩不均匀时，或者构件内部存在较大温差时，会产生温度应力。

当温度发生变化时，物体将由于膨胀(或收缩)而产生应变

ε＝ΔTα

式中，ΔT为温度变化值，单位:℃；α为材料的热膨胀系数，钢材的热膨胀系数:1.2×10

如果设备各部分的温度不均匀，或表面和其他物体相联系，即受到一定的约束(超静定结构)，热变形不能自由的进行，将产生应力，这种由温度变化引起的应力称为热应力(单位:MPa):

σ＝Eε

式中，E为材料的弹性模量，钢材的弹性模量:2.06×10

站台雨棚有限元模型的建立包括：工程概况、计算工况和模型建立。

单一载荷作用下的结果分析为：(1)自重载荷、(2)温度载荷(假设无风雪，纯低温)、(3)雨载荷(假设无风)、(4)风载荷(假设0度以上，无雪雨)。

多载荷作用下的结果分析为：(1)温度和风载荷组合作用、(2)风和雨载荷组合作用和(3)温度和风及雪载荷组合作用

对比分析方法包括：

层次分析法，如表1所示。

表1

五级定量法，如表2所示。其中，U1、U2、Un是各种监测指标，w1、w2、w3是权重系数。

首先根据各层次上的各个指标对评估目标的重要程度将其划分等级并赋予量化值，每个数字均表示某一因素与另外一因素比较之后的重要程度，数字越大则说明前一因素比后一因素更重要。

表2

用几何平均法计算判断矩阵求解最大特征值：

首先，计算判断矩阵A各行各个元素的乘积：

式中，a

计算n次方根：

式中，m

对向量

式中，

计算A的最大特征值λ

对任意i＝1，2，…，n

式中，

判断一致性的检验方法为：

计算一致性检验指标，公式为：

一致性检验指标C.I.的计算用来检验评判者在进行一对一比较时思维的一性。上式中n为判断判断矩阵的维数，λ

平均随机一致性指标R.I.查验，如表3所示。

表3

不同的矩阵维数对应着各自的一致性指标，表中给出了1～10阶正反矩阵经过1000次计算后得到的平均随机一致性指标R.I.的值。

一般认为小于0.1则判断矩阵的一致性条件符合要求。

以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。