部分观测下基于子结构的大型结构损伤诊断法

该文提出一种适用于大型结构在激励与响应部分观测情况下进行结构损伤诊断的方法。基于有限元模型,大型结构被划分成若干个子结构。相邻子结构间的作用,视为对子结构的“附加未知激励”。依次采用扩展卡尔曼估计和最小二乘估计识别扩展状态向量和未知外部激励,在子结构界面响应未观测的情况下,对各子结构的单元动力参数分别进行识别,并以追踪子结构内单元结构参数的变化,例如单元刚度的退化,对大型结构的局部损伤进行诊断。通过一个较大型的平面桁架桥的损伤识别数值算例,证实了该方法的可行性。与其他方法相比,提出的方法减少了对结构响应观测的要求。     

未知激励下的无迹卡尔曼滤波新方法

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种识别非线性系统的有效方法,然而传统的UKF方法需要观测外部激励,这限制了UKF的应用范围。迄今为止,国内外对未知激励情况下的UKF方法的研究还非常少。该文在传统UKF的基础上,推导出在未知激励情况下的无迹卡尔曼滤波（UKF-UI）方法的递推公式,通过对观测误差的最小化,利用非线性方程求解,识别未知外部激励,进而识别非线性结构系统状态与结构未知参数。进一步采用融合部分观测的加速度响应及位移响应,消除识别结果的漂移问题。分别通过白噪声和未知地震作用下识别非线性迟滞模型的两个数值算例,考虑观测噪声对非线性系统进行识别,从而验证提出新方法的有效性。结果表明,该文所提出的UKF-UI方法,能够在部分观测结构系统响应的情况下,有效地识别非线性结构参数和未知激励。     

某框架结构的抗震性能评估

摘要：以一个8层钢筋混凝土框架结构为研究对象,首先对其进行结构设计,得出各梁、柱截面尺寸及配筋布置;然后采用OpenSees程序对其中一榀框架建立二维模型,选择20条含明显速度脉冲的近场地震记录对该框架结构进行增量动力分析(IDA),同时选择20条典型远场地震记录以作对比分析。基于IDA分析的结果,从概率的角度对结构进行地震性能评估,得出结构在不同 参数及近场、远场地震作用下的超越概率、地震危险性曲线及年平均超越概率。通过对比分析发现, 参数的选择对结构地震性能评估有很大影响。近场地震由于其较高的速度脉冲,使得结构的超越概率、平均超越频率及年平均超越概率均大于远场地震。     

竖向不规则钢筋混凝土框架结构基于性能的抗震评估方法

考虑结构在地震作用下不同反应阶段的动力特性,根据结构的振型分析,采用振型反应谱法,建立了结构在不同地震作用水平下的弹塑性需求曲线族,即结构的层间剪力－层间位移需求曲线,结合结构的能力曲线,提出了以楼层为研究对象的层间能力谱法。通过对一个竖向不规则框架结构的抗震性能进行评估,对层间能力谱法的使用方法和应用原理进行了详细的阐述,并与能力谱法果进行了对比,结果表明层间能力谱法可以有效的判别出结构的薄弱层、识别结构各楼层在地震作用下所处的受力状态     

基于结构强震记录的结构时变模态参数识别

为研究结构在地震过程中动力特性变化和损伤过程,为结构地震损伤评估提供可靠依据,采用递归式在线系统辨识算法RARX模型,利用结构强震记录识别了结构时变模态参数。以一座6层钢筋混凝土框架结构为例,识别了其时变自振频率、阻尼比和等效刚度。结果发现：在小地震动作用下,结构自振频率随时间几乎不发生改变;在大地震动作用的整个时间过程中,结构自振频率随时间逐渐降低,降低到一定程度到达最低点后,频率开始回升,直至地震结束,但最后不能回升到初始值,说明经历大震发生损伤的结构在震后性能会有所恢复;结构等效刚度变化趋势和自振频率相同,但在大震中下降比频率下降大的多;结构阻尼比在经历大震发生损伤后增大。结果可供结构地震损伤预测及结构震后安全鉴定参考。     

非线性结构系统识别的自组织蒙特卡洛滤波方法

摘 要：提出一种对扩展的非线性状态空间模型进行识别的自组织序贯蒙特卡洛滤波方法. 通过在原始状态空间模型中增加未知待识别参数来定义扩展的状态空间模型,该模型为自组织非线性状态空间模型,适用于解决噪声分布的自校正问题;同时该系统识别方法通过引入局部似然函数,可以从有限的有效数据中进行最优参数选取.给出了Bouc-Wen滞回系统识别的数值算例,证明了该方法的有效性.     

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。     

一种未知激励下土木工程结构模态参数识别新方法

未知激励下的土木工程结构响应信号通常是随机的且噪声水平较高,因此对其进行参数识别具有挑战性。从未知激励下的振动响应信号出发,结合随机减量技术、解析模态分解、希尔伯特变换和卡尔曼滤波理论提出一种新的未知激励下土木工程结构模态参数识别新方法。该方法首先采用随机减量技术将实测的振动响应信号转换成自由振动响应信号;其次,运用解析模态分解理论将转换后的自由振动响应信号分解成各阶独立的模态分量信号;最后,采用希尔伯特变换估计出各阶分量信号的固有频率和模态阻尼比。然后运用卡尔曼滤波算法对估算出的频率和阻尼比进行滤波和平滑以得到更精确的识别值。通过一个含有密集模态分量的合成信号和一个未知激励作用下4层钢框架结构试验验证了该方法的有效性,研究结果表明:该方法在未知激励情况下仍然能够准确有效识别结构固有频率和阻尼比。     

结构损伤与荷载的快速同步识别方法研究

本文仅以损伤因子为优化变量,提出一种结构损伤和荷载同步识别的方法。首先通过时域荷载识别的方法将未知荷载转化为损伤因子的函数,将近似荷载作用下的结构响应和实测响应的平方距离作为目标函数,从而降低了需要识别未知参数的数目;然后在目标函数的计算过程中,利用虚拟变形法（VDM）可进行结构快速重分析的思想,快速构造给定损伤因子下系统的脉冲响应,避免每步迭代重新集装系统矩阵,并通过荷载形函数方法进一步提高荷载识别的效率;最后利用二次多项式插值近似结构每个时刻的响应方法和推导对应目标函数的梯度表达式来提高优化搜索的速度。本文利用刚架模型进行数值模拟,准确识别了结构中柱子单元刚度损伤、附加质量以及梁上的未知移动荷载,并通过一个悬臂梁试验进一步验证所提出方法的准确性和可行性。     

基于随机游走和输入估计方法的振动主动控制研究

摘要:为了研究未知外扰作用下动力学系统的振动主动控制问题,结合Kalman滤波和LQG(linear quadratic Gaussian)控制方法,提出了基于随机游走和输入估计的振动主动控制方法。为尽量获取未知外扰信息,首先采用随机游走模型构建求知外扰信号的离散递推形式,并将其作为辅助状态引进受控系统的状态方程。然后,借助具有信号识别和跟踪能力Kalman滤波原理,对含有辅助状态的系统进行状态估计,从而得到未知外扰的估计值．根据系统已知测量输出、未知状态及外扰的估计值构造系统目标函数,采用ＬＱＧ方法求解系统最优控制输入。最后针对sdof模型进行数值仿真。结果表明受控系统在非随机和随机外激励下都具有良好的控制效果,且控制精度优于传统ＬＱＧ方法     

输入未知条件下基于自适应广义卡尔曼滤波的结构损伤识别

发展一种输入未知条件下的自适应广义卡尔曼滤波(Adaptive Extended Kalman Filter with Unknown Inputs,AEKF-UI)方法,在线复合反演系统参数与未知输入,结合基于改进粒子群优化算法的自适应技术实现系统时变参数追踪,进而识别结构损伤,包括损伤发生的时间、位置和程度。建立基础隔震结构实验模型及理论模型,其中隔震层的非线性动力学特性通过Bouc-Wen模型描述。对基础隔震结构进行振动实验研究,采用刚度元件装置模拟时间、位置和程度不同的结构损伤,基于测得的加速度响应和AEKF-UI方法进行实时系统参数与未知输入的同步反演。研究结果表明:在两种典型地震波激励下,AEKF-UI方法得到的识别值与参考值相一致,验证了该方法在系统辨识中的有效性和准确性。     

Spectral stochastic analysis of structures with uncertain parameters

We present a probabilistic analysis of a structure with uncertain parameters subject to arbitrary stochastic excitations in a frequency domain. The problem of stochastic dynamic analysis of a linear system in a frequency domain is formulated by taking into consideration the uncertainty of structural parameters. The solution is based on the idea of a random frequency response vector for stationary input excitation and a transient random frequency response vector for nonstationary one which are used in the context of spectral analysis in order to determine the influence of structural uncertainty on the random response of structure. The numerical spectral analysis of the building structure under wind and earthquake excitation is provided to demonstrate the described algorithms in the context of computer implementation.     

基于扩展卡尔曼滤波的结构参数和荷载识别研究

经典的扩展卡尔曼滤波（Extend Kalman Filter,EKF）方法可有效识别结构参数,但却需要已知外部激励,然而,在工程实际中,有些外激励往往难以实时获取。为此,该文提出了一种基于EKF的未知激励下的结构参数和荷载识别方法。通过在观测方程中引入投影矩阵,实现了结构参数的识别,同时,利用最小二乘估计实时识别了未知的外激励。为了验证该方法的有效性和鲁棒性,文中采用了三个数值算例:四层的Benchmark模型、分段线性系统和非线性Duffing系统。数值分析的结果表明,该方法不仅能够准确识别线性和非线性结构的参数,还能有效识别作用于这些结构的外激励。     

复合随机振动系统的动力可靠度分析

建议了一类新的复合随机振动系统动力可靠度分析方法。基于复合随机振动系统反应分析的密度演化方法,根据首次超越破坏准则,对密度演化方程施加相应的边界条件,进而求解密度演化方程,在安全域内积分给出结构的动力可靠度。结合精细时程积分方法与具有TVD性质的差分格式,研究了基于密度演化方法求解结构动力可靠度问题的数值方法。以受到随机地震作用、具有随机参数的八层层间剪切型结构为例,进行了结构动力可靠度分析并与随机模拟结果进行了比较。研究表明,建议的方法具有较高的精度和效率。     

结构损伤识别的一种反馈岭估计方法

利用含有测量噪声的数据进行结构损伤识别时,经常出现病态最小二乘问题,可能导致计算结果完全失真。为了显著提高计算精度,在岭估计的基础上,进一步提出了一种反馈岭估计方法,以获得精确并具稳定的损伤识别结果。所提的反馈岭估计方法主要分为三个步骤:对结构损伤评估中的线性方程组进行第一次岭估计计算,得到损伤参数的粗略解;根据损伤参数的粗略解,设计一个新的对角矩阵,用于随后的反馈岭估计(即第二次岭估计)计算中;对损伤评估线性方程组进行第二次岭估计计算(即反馈岭估计),最终获得损伤参数的高精度解,据此来对结构中的损伤位置和严重程度进行判定。以一个梁结构作为数值算例,讨论了所提方法在10%噪声水平下的有效性,并把计算结果与普通岭估计和奇异值截断法进行了比较,结果表明:所提反馈岭估计方法大幅度提高了计算精度,即使在10%的噪声水平下,该方法也能获得精度很高的计算结果。     

Simultaneous identification of structural parameters and input time history from output-only measurements

A new time-domain method is suggested in this paper for simultaneous identification of the structural parameters and the time history of the input excitation using output-only measurements. The proposed method is based on an iterative identification procedure consisting of the least-squares identification technique and a modification process between each iterative step. The modification process is introduced to convert the spatial information of the external excitation into mathematical conditions. First, the unknown force vector is conjectured through the equation of motion using the initial guess of the structural parameters and the measured structural responses. The estimated input force vector is then modified to force it comply with the spatial distribution of the external excitations. The modified input force vector is further used to provide new estimation of structural parameters. Repeat the aforementioned procedure until the structural parameters satisfy the preset convergence criterion. Numerical examples as shear building and truss bridge model are employed to evaluate the feasibility of the proposed method. In the numerical examples, typical scenario of complete and noise-free as well as incomplete and noise-contaminated output measurements are considered. The results demonstrate that the proposed method can accurately identify both the structural parameters and the input time history for the cases that the structural responses are not polluted or slightly contaminated by measurement noise.The writers are grateful for the financial support from the National Natural Science Foundation of China (NSFC) through its Project of Young Scientists Fund (No. 50308020) awarded to the first author.     

有限测点下结构参数与基底激励的同步反演

提出一种利用结构在未知基底激励作用下,少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数与基底激励的算法。首先,利用正交多项式展开结构基底激励,推导结构动态响应对结构物理参数和正交系数的灵敏度公式,并通过引入权值,克服由于不同待识别参数之间灵敏度向量的数量级差别较大而引起的灵敏度矩阵病态问题;然后,构造同步反演结构物理参数与基底激励的识别方程,并采用阻尼最小二乘法通过迭代计算求得方程最优解,完成结构物理参数与基底激励的同步反演;最后,采用一个12层的高层框架结构验证了算法的有效性。研究结果表明,该算法可利用少数测点响应同步精确反演结构的物理参数与未知基底激励。