基于ASNLSE方法的橡胶隔震结构损伤识别

对橡胶隔震结构的在线损伤识别进行了实验研究。建立橡胶隔震结构实验模型,对其进行振动台实验。采用一套刚度元件装置(SED)在线实现结构的层间刚度突变,模拟结构损伤。对结构施加不同地震波基础激励,测量结构各层的加速度响应和基础加速度信号,提出自适应序贯非线性最小二乘(adaptive sequential nonlinear least square estimation,简称ASNLSE)方法,基于测得的加速度信号对橡胶隔震结构的参数及其变化和隔震结构各层位移进行在线识别,判断结构损伤的位置和程度。实验结果表明,ASNLSE方法能够准确识别橡胶隔震结构的参数,并追踪结构参数的变化,且识别的位移与实测位移曲线吻合良好,验证了该方法在基础隔震结构损伤识别中的有效性和准确性,具有实际应用价值。     

基于改进单元损伤变量的结构损伤识别概率统计方法

针对测量噪声的存在严重影响了识别结果的稳定性和可靠性,选取改进后的单元损伤变量作为损伤识别指标与概率统计方法相结合,借助统计量和假设检验方法确定损伤判别临界值,得到检验的判错概率,消除测量噪声的不利影响,根据结构损伤前后参数统计值的变化,给出统计意义上的损伤识别结果。算例分析表明,基于改进单元损伤变量的结构损伤识别概率统计方法对噪声有很强的鲁棒性,能有效避免损伤误判的发生。     

核密度估计法在板件概率损伤识别中的应用

基于谱元法将核密度估计方法用于解决结构的损伤识别,从而得到了损伤位置的概率密度函数。通过建立压电-结构耦合的三维谱元法模型,模拟Lamb波在铝板完好及损伤结构中的传播过程。利用连续小波变换计算响应信号在传感器之间的飞行时间,得到Lamb波在结构中的传播速度。通过对Rayleigh-Lamb方程的数值分析,得到Lamb波的理论传播速度,并将其与谱元法得到的结果进行对比,证实了谱元法模型的准确性。在椭圆定位技术的基础上,考虑环境不确定性对测量信号的影响,引入核密度估计方法将损伤位置识别转化为一种概率性问题。讨论了3种噪声水平情况下的损伤位置的概率密度函数,并给出了最终识别的结果。结果表明,核密度估计方法能够有效地识别出损伤位置,最大误差在5%左右。     

基于λ-PDF和一次二阶矩的不确定性反求方法

为了有效评价测量响应中不确定性对结构参量识别结果的影响,提出一种基于λ概率密度函数(Probability distribution function,PDF)和一次二阶矩的不确定性计算反求方法。采用二次衍生λ-PDF对待识不确定性参量的PDF进行建模。内层通过对参量呈λ-PDF的功能函数采用一次二阶矩法进行正问题求解,得到计算响应的概率分布;外层通过最小化测量响应与计算响应之间的概率分布特征量将不确定性反问题转化为确定性的最优化问题,并用隔代映射遗传算法识别未知参量 的参数。本方法不仅有效地实现了结构未知参量PDF的估计,而且与传统基于抽样的统计方法相比,计算效率较高。数值算例和工程应用验证了本方法的可行性和有效性。     

基于小波包样本熵的连续梁桥损伤识别

为了减少现行桥梁检测中所需布置传感器数量,将小波包分解和样本熵有机结合起来,对利用单点动力响应数据检测识别连续梁桥结构损伤的新方法进行了研究,笔者提出了连续梁桥结构的损伤识别指标和方法。利用小波包变换对移动荷载作用下桥梁的加速度响应进行分解和重构,计算重构信号的样本熵值,建立了对数加速度能量差小波包样本熵损伤识别指标;并通过三跨变截面连续梁桥的动力仿真分析,验证了指标和方法的适用性与噪声鲁棒性。研究结果表明,笔者所提出指标和方法仅利用桥上一个测点的加速度响应就能够很好地识别连续梁桥的损伤位置和损伤程度,且对噪声不敏感。     

基于柔度矩阵和神经网络的结构损伤识别法

提出一种分步识别结构损伤的方法。首先利用测量模态参数建立结构柔度矩阵来确定结构损伤的大体位置，然后应用神经网络技术和结构的加速度响应对确定的损伤范围进行参数识别，根据识别的刚度值判别结构的损伤程度。通过一个8自由度结构的仿真计算表明，该方法稳定性好，计算精度高，对噪声具有很高的鲁棒性，在10％噪声情况下，应用神经网络技术能较精确地得到结构的损伤程度，显示了该方法对大型复杂结构进行损伤诊断的潜力。     

基于GARCH⁃M模型的非线性损伤识别和实验研究

裂缝等损伤在振动时常具有变刚度的时域非线性特征,且损伤前的数据难以获取。针对此问题,通过采集检测结构各位置的加速度时间序列,建立待检测层和基层响应数据的广义自回归条件异方差（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in the mean,简称GARCH?M）模型,分析两模型系数的切比雪夫距离,提出了基于GARCH?M模型和切比雪夫距离的归一化损伤识别组合指标。仿真和实验结果表明：基于上述组合指标,仅利用损伤后的加速度响应数据进行损伤识别,即能够有效识别出非线性损伤层位置;相较于GARCH模型,GARCH?M模型对结构的非线性损伤加速度响应时间序列具有更好的适应性;模型计算过程简单,精度较高,在输电塔等工程结构的非线性损伤识别领域具有较好的工程应用价值。     

基于贝叶斯方法的统计模型修正和结构概率损伤识别

提出了一个用马尔科夫链抽样的贝叶斯模型修正和损伤识别方法,用于对梁结构的损伤识别.首先建立了基于结构振动频率测量,确定其振型的目标函数,然后采用延缓拒绝自适应的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行随机抽样,得到在完好状态和损伤状态下结构参数的后验概率,通过比较这两种状态下识别参数的概率密度函数,最终得到结构损伤的概率和损伤程度....     

基于高频动态特性的点阵结构损伤识别研究

针对轻质点阵结构中的脱焊损伤，文中采用高频动态响应特性分析方法，通过测量损伤局部处的共振响应，直接对脱焊点进行定位。基于数值方法计算模拟了轻质点阵结构的高频响应，研究了含多个脱焊损伤的点阵结构在高频段内的固有频率和固有振型。结果显示，损伤处将产生明显的局部共振。在实验验证中提出了采用压电片的宽频激励方式，结合扫描式激光测振仪全场测量，计算得到结构在激励频段的频响函数。通过分析频响函数峰值频率对应的固有振型，准确识别出损伤位置。数值与实验研究结果均表明，对轻质点阵结构的高频响应特性进行模态参数识别，可有效识别定位脱焊损伤。     

应变模态振型获取的一种简便方法

根据应变模态分析原理,定义了一个新的应变模态振型系数,提出了基于应变响应获取结构应变模态振型的一种简便方法,并通过简支梁实验进行了验证。研究结果表明,采用该方法无需测量位移模态,仅需采用单点激励,用电阻应变计测量结构上各测点的应变响应信息,即可获得被测结构应变模态振型,大大简化了应变模态在工程结构损伤识别中的实验检测分析过程。     

基于小波包能量的桥梁损伤识别指标

为达到桥梁结构损伤识别的目的,基于小波包分析方法提出了小波包能量变化率平方和(the sum square of wavelet packet energy change rate,简称WPERSS)损伤指标。分别将健康与损伤结构的加速度响应信号进行小波包分解得到小波包能量,通过计算小波包能量变化率平方和损伤指标进行损伤识别。对简支梁模型进行数值模拟,分析单一损伤与两处损伤时不同损伤程度的损伤识别情况,分析不同噪声水平对识别效果的影响。结果表明,该指标可有效识别损伤位置且对噪声具有鲁棒性。对装配式双塔斜拉桥模型进行试验,联合多个测点响应的损伤指标可以判别结构的不同损伤状态,验证了小波包能量变化率平方和指标的有效性。     

结构损伤识别的现状和发展

总结和回顾目前关于结构振动损伤识别的研究方法、现状和进展,基于结构动态振动响应和系统动态特征参数进 行损伤识别的方法,介绍智能损伤诊断方法的原理及在结构损伤识别中的应用前景,提出了结构损伤识别的发展趋势。     

基于机器视觉的大柔性结构振动位移测量

针对空间大柔性结构受到扰动后所产生的低频率、大幅值振动变形难以测量的问题,利用基于机器视觉的结构振动位移测量方法对此类结构的振动位移进行了测量,并识别了结构的动态特性。首先,理论分析了传统的对加速度信号直接积分获得位移的方法存在低频噪声被放大的问题并进行了实验论证;然后,研究了基于机器视觉的结构振动位移测量方法,进行了方法精确度与有效性的实验验证。实验中采用数码相机作为视觉传感器,对采集的结构振动视频进行图像处理,采用数字图像相关方法提取每帧图像特征点的位置信息,应用亚像素定位方法改进测量精度。将视觉位移测量方法获得的结构固有频率与加速度数据求得的结构固有频率进行比较,验证了基于机器视觉的振动位移测量方法在大柔性结构振动位移测量和动态特性识别方面的应用有效性。     

一种多自由度振动系统动载荷识别的时域方法

为了解决复杂机械结构输入载荷难以直接测量的问题,基于结构动力学理论,应用Duhamel积分,推导了一种单自由度振动系统动载荷时域识别方法;在此基础上,通过模态坐标变换法,将多自由度振动系统运动方程解耦,以系统加速度响应作为输入,建立了一种多自由度振动系统动载荷识别的时域方法与模型。以一个多自由度的弹簧阻尼系统为对象,研究了载荷识别模型同时在正余弦组合激励、随机激励、三角脉冲激励等三种载荷形式下的稳定性和精确性。研究结果表明:在测量响应无噪声的情况下,载荷识别模型对三种激励的识别均具有很高的精度,识别结果与原始载荷相关系数达到0.99;在测量响应含有30%随机噪声的情况下,三种载荷的识别结果依然有很高的识别精度,相关系数均在0.97以上。     

结构动力特性变化规律及结构损伤检测方法的试验研究

结构的损伤改变结构的动力特性及动力响应。用试验测试结构及其损伤后的固有频率、加速度响应,结果表明,固有频率与加速度动力响应对结构损伤不敏感,即结构发生损伤时上述值均没有明显变化。同样,由共振时的响应值可以推知,振型也不宜作为结构损伤的判断标准。应变模态在损伤处发生突变表明,结构损伤时,损伤位置的应变会有明显变化,因此应变模态可以作为结构损伤的判据。基于曲率模态的结构损伤检测方法依然对损伤很敏感,对多处损伤的检测也有很好的效果。     

多自由度系统非线性参数识别的灵敏度方法

为了识别多自由度系统的非线性参数（3次阻尼系数、3次刚度系数和干摩擦力），提出一种基于灵敏度分析用测量响应（位移、速度或加速度）识别非线性参数的方法。将结构抽象为由线性和非线性阻尼、刚度连接的集中质量系统，用四阶Runge—Kutta法求解多自由度非线性系统的振动响应和振动响应对非线性参数的灵敏度。假定非线性参数为零初值，根据计算响应与测试响应的差值，由基于正则化的阻尼最小二乘法迭代识别系统的非线性参数值。算例表明，该方法可以有效地识别多自由度系统的非线性参数。     

移动荷载作用下时变简支钢桥损伤识别

针对移动荷载作用下桥梁结构振动响应信号呈现非平稳性的特点,构建新的一阶本征函数自功率谱最大值变化比和一阶本征函数小波能量变化率两个指标来识别时变结构的损伤。首先,采用小波阀值去噪法对时变结构响应信号进行去噪处理;其次,运用解析模态分解定理提取响应信号的一阶本征函数并构建一阶本征函数自功率谱最大值变化比指标来识别结构的损伤位置,在识别结构损伤位置的基础上,将损伤位置处的加速度响应信号的一阶和二阶本征函数进行线性混叠后,采用快速独立成分分析进行分离,得到更有效的一阶本征函数;最后,基于连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的时变损伤。通过移动荷载作用下的时变简支钢桥试验验证所提出的损伤指标,研究结果表明,提出的两个指标能够有效识别结构的损伤位置和时变损伤。     

藏式古建筑木结构损伤识别的数值模拟

为保护藏式古建筑木结构,针对实际中众多结构存在的梁、柱构件损伤问题进行了损伤识别理论的研究。基于实地勘查结果,对梁、柱构件的残损类型和残损机理进行了汇总和分析。以某典型藏式古建筑多层梁柱排架结构为损伤识别对象,在建立其有限元模型的基础上,采用振动响应灵敏度损伤识别方法对该结构梁、柱构件的3种不同损伤状态进行了数值模拟识别。为了模拟古建筑结构构件之间物理参数离散性大的特点,给每个构件的弹性模量添加了随机误差。识别时,为了减小离散的物理参数对结果收敛性和准确性的影响,采用修正的正则化方法求解识别方程。结果表明,该方法可以克服测量噪声的影响,准确识别出藏式古建筑木结构梁、柱构件的损伤,为该类型结构实际的损伤识别提供了理论依据。     

基于测量数据不确定性的结构参数识别

基于模糊理论提出了考虑测量数据不确定性的结构物理参数识别方法。首先,对不确定性参数的有限个离散测量数据进行初步筛选,利用数据拟合方法建立隶属度函数;其次,通过截集法对不确定性参数进行区间分析,得到不确定性参数的区间估计;最后,利用矩阵特征值反问题方法识别结构的刚度矩阵。算例分析表明,该方法在考虑测试数据不确定性的基础上能较好地识别结构刚度,并给出结构刚度区间,使得分析结果更符合实际工程情况。     

随机激励下用分形维数曲率差概率法定位损伤

针对简支梁提出了脉冲或阶跃激励下基于分形维数波形曲率差概率的损伤定位方法,然而在工程中这类激励有较大的局限性,为此,研究了方法在基底承受随机激励的结构上的适用性。从分形理论入手提取结构加速度的特征量,结合曲率差法对各测点特征量进行处理,最后引入多次识别结果的统计分析值（损伤概率）作为损伤判断和定位依据。基于最基本的质量-弹簧-阻尼系统模拟研究了某20自由度系统在基底白噪声激励下的单、多损伤工况,设计、建造一个6层集中质量框架模型,并基于它的振动台试验进行验证。结果表明,基底随机激励下该法能准确地对结构损伤进行定位,具有非常好的抗噪性,并且该法不需要结构有限元模型。