单自由度体系地震残余变形分析及计算

地震残余变形是结构可修复能力的重要指标,准确分析结构的残余变形对于震后结构性能的评估与控制具有重要意义。基于对不同单自由度(SDOF)体系的弹塑性地震响应的统计分析,研究了不同参数对地震残余变形的影响,其中滞回特性、屈服后刚度、地面峰值加速度(PGA)以及最大弹塑性变形对残余变形的影响较大;同时结合理论分析提出了分别适用于弹塑性Kinematic滞回模型和Takeda滞回模型的残余变形简化计算方法。该方法是以先获得结构的最大弹塑性变形为基础的,能与传统的确定结构最大变形性能的抗震分析方法(Pushover方法)较好地结合。最后,以一钢筋混凝土单柱桥墩为例,详细阐述了所提出的方法进行单自由度体系结构的地震残余变形计算及震后结构性能评估的过程,分析表明基于Takeda模型的结构残余变形的计算结果偏于安全。     

基于小波变换的变形监测分析研究

根据小波变换方法能充分突出问题某些方面的特征，基于变形监测数据列特点，将小波变换应用于变形监测领域，即利用小波变换对变形监测数据进行降噪处理和不同频带分离，使数据列平滑以达到滤波的目的，并在此基础上合理地对变形体变形作出几何分析和物理解释。结果表明，在变形监测数据处理分析中小波变换是一种有效的分析方法，具有一定的理论价值和应用价值。     

基于小波变换的平面多边形变形算法

给出多边形的一种基于小波变换的变形算法。该算法利用小波变换分解多边形,得到多边形的轮廓和细节.对于轮廓部分采用可避免自交的变形方法进行变形;对于细节利用线性插值法变形,最后再重构出变形过程中的中间图形。该算法可以很好的消除多边形的稠密顶点,避免自交,得到很好的变形效果。     

基于多尺度小波分析的大坝变形自回归预测模型

针对大坝变形监测数据序列一般具有较明显的多尺度特征、年周期性和非平稳趋势性等特点,为克服自回归模型在大坝非平稳性变形预测方面存在的不足,利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势对变形监测数据序列进行分解和重构,然后对重构的不同尺度下的数据子序列分别建立自回归预测模型(AR模型),最后叠加各尺度下的预测结果,从而将多尺度小波分析与自回归模型有机地结合起来,为大坝变形预测提供了一种新的预测模型,并给出了一个工程实例.研究表明:与传统的单一自回归预测模型相比,该大坝变形预测模型能较大地提高预测精度.     

基于反演参数的心墙堆石坝坝顶裂缝成因研究

坝顶开裂问题是心墙堆石坝常见的工程问题之一,对工程的安全运行具有重要影响.基于某心墙堆石坝实际蓄水过程和丰富的变形监测资料,考虑堆石体的流变和湿化变形,对该心墙堆石坝进行填筑、蓄水和运行全过程变形仿真计算,分析了坝顶裂缝成因.基于实测变形资料对静力本构模型参数、流变参数和湿化参数进行了联合反演分析,结果表明:基于反演参...     

工程监测网变形模型的统计检验

利用矩阵平行加的性质推证：工程建筑物变形分析的变形参数γ的计算可归纳为对变形模型｛ｄ，Ａγ，Ｑｄ｝的平差计算；利用原模型与变形模型分别平差计算的残差二次型Ｐ及ＶＰｄＶｄ，可方便地进行变形模型的统计检验。基于以上推证，编制了相应的计算程序，并且结合一个水工建筑物变形监测网实例进行了计算分析，得出了与实际情况基本相符的结论。     

用有限元法求解桩身内力及变形

对于符合弹性地基梁基本假定的桩基础引入有限元法进行内力和变形的分析，建立了相应的计算模型，并编制了计算机程序。电算结果与实验测试结果能较好吻合，精度可满足了工程要求，有限元法可适用于有桩端水平力作用的桩土体系共同作用的分析。     

弄另水电站厂房后边坡变形监测与变形预测

弄另水电站厂房后边坡由于所处的不良地质环境和开挖、降雨等因素的影响,需要通过安全监测网对边坡的安全动态进行准确的分析和评价。利用监测点IN1、IN2的变形监测数据对边坡情况进行了分析,建立了边坡位移时间预报的非平稳时间序列分析模型,基于该模型预测边坡岩体变形趋势。预测结果表明,ARMA模型实时建模的分析方法能较好地反映边坡位移变形的动态变化规律,准确预报出边坡位移的发展趋势,该边坡在采取加固措施后变形已基本稳定。     

基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别

提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）和小波分析的结构模态参数识别方法。获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。     

最小二乘估计方法的大型舰船甲板变形测量

为测量大型舰船甲板的变形,提出了基于多个IMU数据融合的测量方法.利用4个IMU的姿态信息建立了甲板变形测量模型,基于该模型利用最小二乘估计对甲板的变形进行了分析.对舰船甲板的结构进行了简化分析,依据甲板简化结构设计了实验钢板,并在钢板上进行了变形估计实验.结果表明,将该方法用于未安装IMU战位点处甲板变形的实时估计是完全可行的,且能减少武器系统所需IMU的数量,变形估计精度取决于IMU的布局.     

基于EMD和小波变换的结构风振高阶参振模态识别

为了确定结构随机理论求解中的高阶参振模态数目,采用经验模式分解(EMD)与小波变换相结合的方法分析结构气弹模型自激响应数据信号的时-频-谱联合特性,从原始信号中分解出固有模态函数(IMF),再对各个IMF进行小波变换提取信号特征参数,从而识别出结构风振随机计算所需的高阶参振模态截止频率,并将识别结果与直接采用随机理论对...     

动态变形信号二进小波提取模型研究

引入二进小波变换理论研究动态变形信号分析模型，提出动态变形信号二进小波提取与粗差识别修复的技术路线．实例选择B3-spline小波函数，采用à trous快速二进小波变换算法的软阈值降噪方法进行动态变形信号提取，三倍中误差作为各细节尺度的降噪阈值，并在分解的细节尺度上进行粗差识别，在此基础上进行粗差修复，获取真实的变形信号．结果表明：用此模型能有效提取动态变形信号，变形信号提取的效果优于中值滤波的方法；二进小波第二分解尺度细节部分能同时定位孤立态、离散态与区域态粗差的位置，并且精度远优于Mallat算法，在区域态粗差边界的定位中表现尤为显著，这是由二进小波的平移不变性决定的．     

基于小波和神经网络拱坝变形预测的组合模型研究

传统方法只能近似地描述拱坝变形与各影响因子之间的关系.文章以小波变换提取影响大坝变形的主要影响因子———温度与水位的有效信息和大坝变形信息一起作为输入,实测变形值作为输出,通过对模型的合理优化和有效的数据处理,成功建立了拱坝变形的BP监控预测分析网络模型.通过模型的运算,得出了满意的结果,并且模型的预测精度较高.     

基于小波神经网络的某边坡预测研究

边坡的地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理和有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文章将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行了预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。     

重塑饱和黄土应变-加载速率-时间计算模型

基于GDS静三轴仪,对西安重塑饱和黄土进行了不同加载速率的连续加载K0固结试验,研究分析了K0固结过程中加载和孔压消散两个阶段土体的变形特性。通过总结分析相关的经验模型,利用参数变异法推导出重塑饱和黄土在K0固结过程中两个阶段的应变-加载速率-时间关系计算模型,模型中参数均可由室内GDS静三轴试验得到。研究结果表明,加载速率对变形有一定的影响,引入加载速率的模型计算结果与试验测得结果相吻合,为研究K0固结过程饱和土的变形特性提供了一种新方法。     

块石压填法处置软土路基的敏感性参数分析

为了更好地评价天然软土路基加固处理效果,采用基于上下负荷面的弹黏塑性本构模型,表征天然软土地基的力学特性,利用大型有限元软件ABAQUS建立模型,模拟路堤分层填筑过程,获取采用块石压填法处置后的软土路基承载力和变形特征。分析了不同块石换填层厚度、变形模量、不同堆载荷载及填筑时长对软土路基的承载力以及工后沉降变形的影响特征。结果表明:基于上下负荷面的弹黏塑性本构模型能够有效地模拟软土路基的变形特征,能用于复杂路基的工后沉降分析;块石压填层的厚度以及变形模量均对地基承载力有显著影响,块石压填层的厚度、填筑时长以及堆载均对工后沉降有显著影响,而块石压填层变形模量并不对工后沉降产生明显影响。     

使用小波分析方法提取焊缝位置信息

针对焊缝特征提取中普遍采用的线段拟合方法计算量大的问题,探讨了基于小波变换的焊缝特征提取方法;将离散小波变换和奇异分析理论引入焊缝特征提取问题;利用多尺度小波分析计算最小以及对信号奇异点敏感的特征,有杉db2小波对焊缝特征进行分析,通过采用小波变换模极大值传播规则,大大减少小了计算量,实验证明此方法具有较好的性能,有效地排除了局部信号对焊缝整体特征的影响,可以很快确定焊缝的位置。     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分。傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号。小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷。本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性。     

基于复互小波分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断研究中故障特征提取的难题,提出基于复互小波变换的相对幅度?相对相位协同分析的新方法,并根据复互小波变换的特点构建了故障敏感信息提取算法。使用复互小波变换能同时提取模拟电路在不同频率和时间尺度上的故障特征,并且相对幅度和相对相位信息分别从信号“能量”和“时间延迟”两个不同角度表征模拟电路的故障信息。该方法同时使用了蒙特卡洛方法构建正常电路元器件的容差范围,仿真实验结果表明该方法可以有效地解决模拟电路中灾难型和参数型故障诊断问题。