利用模态应变能指标的斜拉桥拉索损伤识别

由于拉索是大跨度斜拉桥的主要承重构件之一,拉索中的损伤对于大跨度斜拉桥结构的安全会产生不利的影响.为实现对斜拉桥拉索损伤识别确保结构的安全,首先给出单元模态应变能定义,然后分析了基于单元模态应变能的损伤识别机理,提出了基于单元模态应变能变化率斜拉桥拉索损伤识别的实用方法,并以国内某重点斜拉桥为试验对象模拟3种不同的损伤工况情况,研究该方法的适用性.试验研究结果表明,单元模态应变能变化率指标是斜拉桥拉索损伤很好的敏感标识量,对单位置拉索损伤能够准确地给予识别,对于多位置拉索损伤识别,指标也能给予较好识别效果.该方法为斜拉桥拉索损伤检测提供了一条可靠有效的途径.     

大跨斜拉桥拉索断裂的损伤诊断研究

根据大跨斜拉桥拉索的特点,提出用模糊模式识别理论对大跨斜拉桥的拉索进行损伤诊断。在损伤识别过程中,分析了拉索损伤位置和损伤程度对结构自振频率的影响,以结构损伤和完好状况下的自振频率归一化的频率差作为损伤标识量,以此建立拉索损伤的模糊模式识别子集,再利用模糊模式识别方法对拉索损伤位置和程度进行识别。为了证明该方法的可行性,对天兴洲大跨斜拉桥结构模型进行了数值仿真,并考虑了噪声的影响,结果表明该方法能够有效地识别拉索损伤。     

基于小波分析的跨海大桥斜拉索风致损伤识别

海域环境下服役的斜拉索要承受强台风、环境腐蚀、重车过桥和温度效应等破坏荷载的作用,可能出现损伤破坏,降低拉索的强度和服役寿命.因此,如何有效快速地识别斜拉索是否发生了损伤,进一步识别出哪根索出现了损伤,这对于桥梁运营养护获得第一手的构件损伤信息是十分重要的.以浙江舟山跨海大桥中的金塘大桥为工程背景,建立了风荷载作用下的斜拉桥数值模型,基于小波分析方法研究了斜拉索损伤对桥面加速度测试信号的敏感性,实现了斜拉索损伤时刻的识别;构建了一种多尺度的损伤指标和损伤位置识别方法,进行了斜拉索损伤位置的识别,并分析验证了这种损伤识别方法的有效性和适用性.     

基于轴向振型差变化率的空间刚架结构损伤识别实验

空间结构的损伤识别问题是一个相对复杂的过程,需要考虑结构的空间三维振动情况。针对空间刚架结构的损伤识别问题,提出了一种新的损伤标示量——轴向振型差变化率,研究了单一损伤和多位置损伤工况下,不同损伤位置对空间刚架一阶轴向振型差变化率的影响规律。实验室刚架模型实验结果表明：一阶轴向振型差变化率能够很好的对单一或多个损伤的损伤位置进行识别,为探索通过轴向振型差变化率识别空间刚架的结构损伤提供了一种可行的方法。     

钢拱塔斜拉桥的温度耦合效应和索力预测

钢拱塔斜拉桥的受力体系与传统斜拉桥有所不同,为研究环境温度变化对这种异形桥塔斜拉桥主要受力部件的影响,以某钢拱塔斜拉桥为工程背景,首先基于在线监测获取的环境和部件温度数据,分析斜拉索索力、拱塔倾角和主梁应变的温度时变效应;然后以斜拉索为研究对象,通过该桥的有限元模型升降温模拟,分析各部件温差引起的温度耦合效应对拉索索力的影响;最后以环境温度、主梁温度、桥塔温度为输入,索力为输出,利用长短期记忆神经网络对实测索力-温度数据进行映射,实现数据压缩和特征提取,建立温度-索力预测模型,再对网络模型输入新的温度监测数据,以预测索力。研究结果表明：主梁和钢拱塔温度变化具有周期性,且滞后于环境温度;主梁应变与环境温度的变化趋势基本一致但具有一定的滞后性,环境温度变化对拱塔倾角的影响很小且没有周期性规律;索力与环境温度呈线性负相关,且需要考虑斜拉桥各部件的温差所引起的温度耦合效应;长短期记忆神经网络对带有时序特性的数据训练效果好,建立的温度-索力关系模型准确度高,可用于该桥索力的实时预测。     

斜拉索索力识别精度的提高方法

针对基于环境激励的斜拉索实测信号由于环境干扰而呈现出非平稳性和非平滑性的问题,提出了利用五点三次平滑法对快速傅里叶变换（FFT）得到的频域数据进行平滑处理,即考虑多因素影响来提高斜拉索索力识别精度。以实际斜拉桥工程中的拉索实测信号为研究对象,应用五点三次平滑法对拉索信号进行平滑消噪处理,考虑采样时间和采样点数对拉索频率识别精度的影响,利用求极值方法确定拉索各阶频率值及其位置,比较了基频法、频差法和峰值法确定拉索索力的计算精度,进行了索力测试的误差分析。结果表明：五点三次平滑法结合极值处理可以很好地识别拉索各阶频率,各因素对拉索频率的识别精度影响也有所不同,为频率法更加准确识别斜拉索索力提供了方便;同时也为开发高精度的索力测试仪器提供了有效依据。     

用神经网络方法识别结构损伤的研究

首先提供了结构损伤前后固有频率的变化包含了损伤位置的程度信息，研究了利用动态响应和神经网络技术进行结构参数识别的方法，并确定了结构损伤的位置与程度，建立了一个BP网络结构损识别模型，计算结果表明，该BP网络能准确实现结构损伤判别与定位，说明该方法有效，可靠。     

基于静力应变及遗传优化神经网络的城市立交桥梁损伤识别

应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,选取静力应变变化率为神经网络输入参数,以结构的易损截面为研究对象,提出了用于城市立交桥梁的损伤识别方法。以长春市前进大街立交桥左辅道桥为数值模型,对该方法的损伤位置及损伤程度识别能力进行了研究。模拟结果表明:该方法能够对结构单位置及多位置损伤进行成功的定位;对测试样本的损伤程度识别误差在3%以内,且其内插能力要优于外推能力。     

基于频率指标用BP网络进行结构损伤识别

基于摄动理论,推导出结构的频率变化比为结构损伤位置的函数,以此为损伤指标,结合BP网络进行结构损伤识别.以悬臂梁为研究对象,通过使结构刚度下降来模拟损伤情况,用结构损伤前后的频率变化比构造网络输入,对损伤进行定位分析.选取不同的损伤工况进行模拟计算,结果表明识别效果比较理想.     

结构损伤识别的耦合神经网络方法

目的 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络，提出一种耦合神经网络的三级识别模型，以实现对结构损伤的自主识别，方法 采用分步识别的思想，利用ART神经网络首先识别出有损伤的层，然后用遗传算法搜索最佳的BP神经网络结构来分别识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结果 通过对结构健康监测基准问题的计算表明。提出的耦合神经网络的识别模型能够自主识别结构损伤的发生，正确识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结论 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络组成的耦合神经网络识别模型具有自主识别结构损伤发生的能力。且识别速度快，能够正确识别结构损伤发生的具体位置和损伤程度．适宜于在线监测。     

简支梁多位置损伤识别研究

曲率模态是结构损伤识别的敏感标示量,采用数值仿真方法,把曲率模态用于桥梁损伤识别.利用简支梁损伤前后一阶曲率变化率作为识别参数,便可明显确定其多处损伤位置.对相关样本参数进行归一化处理并引入噪声干扰,利用BP人工神经网络进行数值仿真计算,也能对其损伤程度进行有效模拟,验证了BP神经网络也有很强的泛化能力及容错能力.     

基于WPT-SVD和GA-BPNN的混凝土结构损伤识别

针对基于压电波动法检测混凝土结构损伤离散性大的问题,提出基于小波包-奇异值分解(WPT-SVD)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)模型的损伤识别方法.该方法深度挖掘结构开裂损伤信号时频域变化特征,构建信号特征与损伤的对应关系,可以有效地识别结构损伤位置和程度.在混凝土结构表面粘贴压电传感器测得损伤信号,对损伤信号进行WPT分解,以获得多维时频矩阵.采用SVD对不同损伤状态下的时频矩阵进行降维,构建具有较高损伤敏感性的特征向量.建立具有自适应学习能力的GA-BPNN,实现结构的损伤识别.试验验证表明,压电信号奇异值可以作为损伤特征参量,主要频段的奇异值随着损伤的发展而下降,归一化奇异值向量距与损伤情况呈现3阶段对应关系. GA-BPNN较BPNN能够更好地表征信号特征与损伤间的关联性,识别结果更加稳定且精确度高,结构损伤位置和程度的识别精确度分别达到95.19%和94.47%.     

基于柔度矩阵法的大跨斜拉桥主梁的损伤识别

根据柔度矩阵的概念,构造出了一个损伤指标.采用有限元方法,对1座设定主梁不同位置发生损伤的大跨度预应力混凝土斜拉桥进行动力特性分析,提出了利用局部最优原则并根据指标曲线峰值点来对损伤进行判定的方法.研究表明,损伤指标可对主梁结构中不同位置设定的损伤进行识别判断;损伤指标随着结构损伤程度的增大而增大,当结构损伤程度不超过40%时,两者之间呈现出线性比例关系,而当结构中产生了很严重的损伤时,损伤指标随着损伤程度的增大而以幂指数的形式剧烈增大.损伤指标的识别精度与测点数目及测试误差有关,当测点数目减少一半时,损伤指标仍可识别出结构中设定的损伤,对模态参数做多次平均处理,有助于减少测试误差,提高损伤指标的识别精度.     

基于柔度变化率的独塔斜拉桥模型损伤识别试验研究

基于动力测试采用柔度变化率对一座独塔斜拉桥模型进行了损伤识别实用性研究,识别过程基于动力模态分析,激励方式包括车辆激励、锤击激励和环境激励,传感器布置方式包括稀布传感器和密布传感器两种方案。试验研究结果表明：柔度变化率可以识别梁式结构主梁的损伤位置;锤击激励产生的加速度信号损伤识别的效果最好;传感器的密布可以增加环境激励和车辆激励进行损伤识别的精度;斜拉桥的索力大小不影响柔度变化率进行主梁的损伤识别的效果。     

基于模态参数指标的空心板梁桥铰缝损伤对比研究

模态参数反映结构动力特性,基于模态参数的损伤指标能反映结构动力特性的变化,可用于桥梁结构损伤识别。以模态参数构成的损伤指标众多,每个损伤指标通过自身的变化来识别损伤,但难以用统一标准对不同损伤指标的识别效果进行量化对比。针对空心板梁桥的铰缝损伤,提出一致性量化指标,从数据层面定量描述指标的损伤指示效果,便于各类损伤指标的对比和应用。首先根据模态参数损伤指标,构造一致性量化指标,定量描述不同损伤指标的识别效果;然后建立空心板梁桥及其铰缝损伤的有限元实体模型,模拟3种不同铰缝位置处的损伤工况,对每处损伤分别设置6种不同损伤程度;最后应用一致性量化指标对比各损伤指标的识别性能,总结不同工况下各损伤指标识别效果的变化规律。分析表明,一致性量化指标能够在不同工况下定量描述不同损伤指标的识别效果。     

框架结构损伤识别的试验研究

结构损伤识别是开发结构安全监测系统中的一个重要课题。由于结构频率测试容易测试并且有较高的测量精度,因此成为损伤识别中广泛应用的模态参数。根据模态频率的灵敏度分析,本文提出了一种基于结构损伤前后频率变化测量的损伤参数识别方法,用于确定结构的损伤位置和损伤程度。多种工况的框架结构模型的损伤试验结果表明:对于层间剪切结构,通过结构频率变化率法可以确定结构的损伤位置和损伤程度。     

空间单层网壳结构损伤杆件位置识别试验

为解决空间钢结构震后常发生杆件损伤的位置识别问题,设计一个单层网壳结构试验模型,切断单个杆件模拟实际结构的杆件损伤,对该损伤杆件进行位置识别研究.首先,根据空间钢结构自由度多,模态密集等特点,基于小波包能量分析法处理频率密集信号的优势,应用单层钢网壳结构损伤前后两个监测阶段的加速度响应数据,建立抗噪性能和灵敏性较好的损伤杆件位置识别指标向量.再应用有限元软件ANSYS建立17组不同位置杆件损伤的数值分析模型,分别获得17组有限元模型损伤前后的加速度响应数据,通过小波包分析处理后将其损伤指标向量作为损伤识别样本库,再将具有单个杆件损伤试验结构的加速度响应数据处理后得到的损伤识别指标向量与损伤样本库中各杆件损伤位置的指标向量进行聚类分析,识别出实际结构杆件有可能的损伤位置.该方法能够快速识别出实际结构中损伤杆件可能损伤的区域位置,试验结果也验证了方法的可行性和有效性,为后续工程应用研究提供了理论和试验支持.     

基于轴向振型差变化率的空间刚架结构损伤研究

通过结构动态特性参数对损伤位置和损伤程度的敏感性分析,提出以轴向振型差变化率为标示量的空间刚架损伤识别方法。应用ANSYS建立了空间刚架结构无损伤和有损伤的有限元模型,选取轴向振型差变化率作为损伤标示量进行结构损伤识别。结果表明：一阶轴向振型差变化率不但能很好地对单一或多个损伤的损伤位置进行识别,而且可以初步识别损伤程度。将此方法应用到实验刚架模型中,实现了对刚架损伤位置的识别。轴向振型差变化率具有敏感性高、回避空间振动方向性、减少工作量等优点,是一种较理想的空间刚架损伤标示量。     

基于小波包能量谱的空间钢框架结构两阶段损伤识别与定位研究

结构损伤的发生会改变结构的动力响应,因此可以用结构动力响应的变化来识别结构损伤.在将结构的动力响应与小波包能量谱相结合的基础上,提出新的结构损伤识别指标能量谱均值偏差ESAD(Energy Spectrum Average Deviation)和节点层间位移总能量差变化率EDRV(Energy difference rate ofvariation),并通过数值模拟,将其应用于一座四层两跨钢框架结构的损伤识别上,进行有效性的验证.分析表明:第一阶段,在较少的动力响应提取点的情况下,指标ESAD能很好地识别出结构不同工况的损伤及初步判断损伤发生在结构的哪一侧位置,并且该指标与损伤的严重程度成正比;第二阶段,根据损伤发生所在侧位的各层节点位移响应,指标EDRV可以定位到损伤发生所在的层数.     

基于小波包分析的输电塔螺栓松动损伤识别方法

高压输电铁塔结构健康监测对保证输电线路安全运行具有重要意义,输电塔结构发生破坏时,节点板螺栓首先会发生松脱,有必要对节点板上的螺栓进行损伤识别。用ABAQUS有限元分析软件建立输电塔结构多尺度模型,利用小波包变换,引入小波包能量变化率作为损伤识别指标,提取出螺栓周围测点的动应变数据,对塔腿处一块节点板螺栓松动的不同工况进行损伤识别;以基于物联网技术的传感器为信号传输设备,利用高精度的PVDF压电薄膜应变片为数据采集设备,在实际输电塔结构底部施加激励荷载,提取节点板上测点的动应变对该损伤识别方法进行试验验证。结果表明,该损伤识别指标对测点附近的螺栓松动较敏感,并且在所有测点处的最小值能较好地识别出节点板的损伤程度。