基于PSO算法考虑复杂边界条件的斜拉索频率法张力评估

基于频率的方法是测量索力最常用的方法。然而，传统基于频率方法的计算公式通常基于理想铰支或固支边界条件，未综合考虑索的倾角、垂度-拉伸性及抗弯刚度，导致索力识别存在显著误差。本研究旨在利用粒子群优化（PSO）算法，提出一种考虑索两端复杂边界条件的基于频率的索力识别方法。首先，考虑倾角、抗弯刚度、垂度-拉伸性以及索未知边界的转动约束刚度与侧向支承刚度，建立精细化斜拉索模型。采用有限差分法对斜拉索模型的振动模态方程进行离散与求解。进而提出基于PSO算法的多参数识别方法。该方法能够根据实测的多阶频率同步识别张力、抗弯刚度、轴向刚度、边界转动约束刚度与边界侧向支承刚度。通过数值算例验证了该方法的可行性与准确性。最后，将所提方法应用于中国某悬索桥（金东桥）锚跨索股的张力识别。将所提方法与既往研究讨论的现有方法的索力识别结果同现场压力环测量结果比较，比较显示所提方法在索力识别中具有高准确度。