耀熠土木——湘潭大学土木工程学院闫王晨讲师-ag真人官方

 耀熠土木——湘潭大学土木工程学院闫王晨讲师-ag真人官方

耀熠土木——湘潭大学土木工程学院闫王晨讲师

文章来源: 发布时间:2023-06-06 10:27:14浏览次数:次


兴国必先强师,教师是立教之本,兴教之源。习近平总书记强调:好老师要做到学为人师,行为世范真正把为学,为事,为人统一起来,当好学生成长的领路人

土木工程学院教师们不忘初心,砥砺前行,投身土木工程各领域科技前沿,全面贯彻党的二十大和两会精神,不断提高自身科技创新硬实力。立德树人,修身治学,开拓创新,努力做到为学,为事,为人相统一,以蓬勃朝气和向上力量为中国式现代化建设和双一流人才培育助力。

从即日起,耀熠土木——优秀师生风采展系列推文将在土木工程学院ag真人官方官网和官方微信公众号全面上线,直面学院教师,聚焦立德树人、科学研究和社会服务,促进学院发展。本期让我们了解闫王晨师。

 

个人简介

闫王晨,19933月出生,工学博士,讲师,硕士研究生导师。20206月毕业于湖南大学土木工程专业,2017-2019年于加州大学伯克利分校(土木工程专业全美排名第一)进行博士联合培养。20211月入职湘潭大学土木工程学院从事教学、科研工作。

教学方面

主讲土木工程本科专业基础课程《材料力学》、《混凝土结构基本原理》,授课风格幽默风趣,讲解生动,善于从生活案例与生活物品着手进行力学分析与课堂实验,教学方式丰富多彩,课堂氛围热烈,深受学生欢迎(图示为学生对其所授课程的匿名教学评价与部分评价建议明细)。课堂内外,注重培养学生多维度的发展,积极鼓励本科生参与科研竞赛及科研项目,如国际大学生混凝土龙舟赛等比赛,体现了青年老师的优良教学素养。

 

科学研究

主要从事桥梁智能损伤检测、智能运维与桥梁限载的研究。研究方向立足我国公路桥梁逐步进入病害集中暴露期的工程实际,结合我国桥梁智能建养与数字化转型的大趋势,围绕中小跨径钢-混组合梁桥的累积疲劳损伤及其限载问题进行一系列研究。目前主持国家自然科学基金青年项目、湖南省教育厅优秀青年项目等多项课题,作为主要研究人员参与多项国自科面上项目。在国际桥梁领域权威期刊,如ascejournal of bridge engineering》、《engineering structures》等发表sci论文7篇,另发表多篇国际会议论文并做会议报告,在此不细述。担任美国土木工程师协会ascejournal of bridge engineering》、《engineering structures》、《international journal of fatigue》等国际权威期刊审稿专家。近年来部分代表性研究成果如下:

一、组合钢梁桥腐蚀疲劳简化评估方法

车辆超载与环境腐蚀已成为桥梁损伤的两个最重要原因。研究i型钢-混组合梁桥为研究对象,研究了腐蚀-疲劳耦合作用机制以及腐蚀疲劳耦合作用对桥梁疲劳寿命的影响,提出了考虑腐蚀-疲劳耦合作用的桥梁简化疲劳设计方法。研究成果简化了桥梁损伤评估过程,提高了腐蚀钢组件疲劳损伤评估结果的合理性,可为我国中小跨径桥梁的日常运维提供理论依据和技术支撑。

 

二、桥梁限载与超载车辆通行判断方法

超载车辆的反复作用对桥梁安全构成了巨大威胁,同时带来了大量的超载车辆通行申请亟待管理部门处理。简便合理的超载车辆通行判断方法对降低审批技术难度、保证桥梁安全非常重要。研究基于对桥梁累积疲劳损伤的考虑提出了一种进行桥梁限载和超载车辆通行判断的方法,并分别以新桥和现役桥梁为例对该方法加以说明,讨论了有限元分析模型的精细程度对桥梁累积疲劳损伤计算结果的影响对桥梁在不同的日平均货车通行量、超载车辆重量以及应力比情况下的累积疲劳损伤进行了参数分析。这种方法可以合理预测桥梁的剩余疲劳寿命,降低超载通行审批的技术难度。

 

三、基于桥梁系统疲劳损伤的限载方法

传统方法在评估车辆荷载所造成的桥梁损伤时一般将桥梁视为零冗余度系统,即以桥梁构件的行为来评估桥梁结构的整体性能,将明显低估桥梁体系的承载能力。研究以一座代表性的钢-混组合梁桥为研究对象,将桥梁上部结构视为由混凝土桥面板和钢梁子系统串联而成的一个串并联系统,并采用开源有限元分析工具 opensees 来分析桥梁系统在超载车辆作用下的疲劳损伤。研究发现当车辆超载50%以上时,混凝土桥面板可能发生突然性的疲劳失效;基于单根钢梁行为的分析方法虽然简化了对桥梁整体疲劳损伤的计算,但会严重低估桥梁系统的冗余度,可能会预判桥梁结构提前失效。研究所提出方法可以更准确地评估桥梁体系的冗余承载能力,并且基于开工具的分析过程将减少日后对相关功能应用、使用范围的限制应用成本的要求。

 

四、基于机器学习的桥梁疲劳失效分析

传统的桥梁疲劳损伤分析方法往往需要大量的计算工作,并且结果准确度依赖桥梁的建模质量等因素。研究提出了一种结合机器学习和蒙特卡洛方法的研究框架来预测桥梁在超载车辆交通作用下的疲劳失效概率,并选用了一座具有代表性的钢-混组合梁桥加以例证。研究发现训练完成的神经网络模型仅需几秒钟即可完成对桥梁疲劳失效概率的预测,经检验最大绝对误差仅为0.35%,说明其具备即时预测的能力,将在我国车辆交通管理、桥梁日常维护以及桥梁限载工作等方面具有广泛应用前景

 

 

 

闫王晨老师联络电子邮箱:ywchener@xtu.edu.cn

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