基于随机振动响应互相关函数的结构损伤识别试验分析

提出了基于结构振动响应互相关函数分析的损伤识别方法。通过八层剪切型钢框架结构模型在模拟白噪声随机激励作用下的试验分析,利用相邻测点响应的互相关函数幅值向量变化,构造损伤识别因子进行结构损伤判定、定位及程度量化,结果表明该方法对结构损伤的识别具有很好的简易性及有效性,并为结构在线监测和分散式检测提供方法参考。     

基于振动响应内积向量和数据融合的结构损伤检测方法试验研究

提出了一种基于振动响应内积向量(Inner Product Vector, IPV)和数据融合的损伤检测方法,并进行了相应的验证试验研究。分别以随机信号和正弦信号对结构进行激励,利用加速度传感器采集结构的振动响应信号,计算结构的损伤指标,然后利用数据融合理论将结构各参考点下的损伤指标进行融合。损伤检测的验证试验结果表明,结合数据融合理论后,能够避免原始IPV方法中参考点选取对检测准确度的影响问题,并能准确进行损伤定位。两组不同激振信号的检测结果对比显示,数据融合对外激励为正弦信号的检测结果的准确度提升更为显著。     

基于加速度响应相关性的结构损伤识别方法

通过推导证明了加速度响应的相关特性包含结构的模态信息,与结构损伤的程度和位置相关,提出加速度响应相关特性作为结构损伤因子的损伤识别方法,以该指标作为BP神经网络神经元,判断结构的损伤程度和损伤位置。利用有限元分析证明了该方法的有效性,通过试验研究验证了该方法的适用性。     

复合材料梁结构损伤定位的无参考点互相关分析方法

改进了基于互相关函数的损伤检测方法,不需要定义参考点就可以对复合材料梁结构的损伤进行定位。首先采集完好结构各测点的两组加速度响应,一组作为参考响应,另一组作为其特征响应;当结构发生损伤后,采集损伤结构各测点加速度响应作为其特征响应,分别计算完好结构及损伤结构的特征响应与参考响应间的互相关函数;以各测点响应互相关函数最大值在结构完好与损伤之间的相对变化作为损伤指标,对不同测点间的损伤指标进行差分处理,获得相应的损伤定位指标以定位损伤。针对蜂窝夹层复合材料梁单位置损伤和多位置损伤的损伤检测实验表明,该方法仅利用各测点在随机激励下的振动响应信号便可以准确定位损伤。     

白噪声激励下的复合材料层合结构损伤检测的内积向量法

利用白噪声激励下结构各测点的动力学响应之间的互相关函数,引入了内积向量（Inner Product Vector,IPV）的概念,提出了应用内积向量进行结构损伤检测的方法,并分析了测试噪声对基于内积向量的损伤检测方法的影响。通过对复合材料层合梁的分层损伤检测仿真算例,验证了该方法检测损伤的有效性以及较高的抗噪能力。     

复合材料加筋壁板鸟撞动响应分析

考虑复合材料蜂窝夹芯结构的冲击损伤,采用接触碰撞耦合方法研究了复合材料加筋壁板的抗鸟撞性能。鸟撞方式包括垂直冲击和斜冲击两种,复合材料的冲击损伤模型采用Chang-Chang模型,分析了三种鸟撞速度下鸟撞性能参数如复合材料壁板的失效单元数、鸟体剩余动能和筋条的变形,以及复合材料壁板和筋条在某一鸟撞速度下应力随筋条数的变化规律。计算结果表明：垂直冲击和斜冲击下复合材料加筋壁板的抗鸟撞性能不同,并非筋条越多越有利于改善抗鸟撞性能,筋条有时还可能起反作用。     

基于频响函数虚部的板结构损伤检测方法研究

仅利用损伤后的板结构频率响应函数虚部,建立二维板结构的损伤定位指标, 避免了由于建立未损伤有限元计算模型所引起的损伤检测误差。提出了一种基于测量点平均互相干性的加权格式,以减小测量系统误差对检测效果的影响。数值算例详细对比了模态振型指标、均匀载荷面指标和频率响应函数虚部指标对板结构损伤定位效果。最后,通过一多损伤薄板结构的损伤检测实验,验证了该指标具有良好的损伤敏感性和抗噪声能力。对于实际工程中的薄板结构损伤定位研究具有一定的意义。     

基于多回路扩张状态观测的加筋壁板结构多模态振动控制

摘 要：针对加筋壁板结构的多模态主动振动控制中存在输出叠加和控制输入耦合的问题,结合多回路线性扩张状态观测器(multi-LESO)和线性PD反馈控制律,设计一种不依赖结构数学模型的多模态线性自抗扰复合振动主动控制策略。首先,将其它模态的输出叠加和控制输入耦合看成是广义干扰,每个独立回路的线性扩张状态观测器能够估计出这种广义干扰,再通过前馈补偿的方式抵消这种影响;然后分别独立设计每个独立模态的线性PD控制器。最后,基于dSPACE实时仿真系统,建立了四面固支压电加筋壁板结构的主动振动控制试验平台,进行了几种激励情况下的多模态线性自抗扰振动控制实验。结果表明,提出的方法不仅能够有效的抑制加筋壁板结构由于前两阶共振频率引起的振动,而且具有良好的抑制不确定因素引起的整个结构波动的能力。     

基于时域响应相关性分析及数据融合的结构损伤检测研究

基于时域振动响应的结构损伤检测方法因其便于实现在线监测受到了越来越多的关注。该文回顾了两种利用时域响应相关函数建立的结构特征向量(即内积向量及互相关函数幅值向量)及其对应的损伤检测方法。为了从时域响应相关函数中提取更多的结构健康信息,通过利用不同的结构响应组合,将上述两种结构特征向量扩展到了多种结构特征向量,并进一步采用数据融合理论,提出了检测精度更高的结构损伤检测方法。针对8层框架结构损伤检测的试验研究结果表明,该文方法可以对框架结构上的微小损伤进行定位。     

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。     

基于加速度二次协方差矩阵参数变化比法的环境振动下结构损伤识别

在白噪声环境激励下,结构加速度响应的自相关/互相关函数构成一个新的二次协方差（CoC）矩阵,组成这一协方差矩阵的元素经证明是结构模态参数（频率、振型、阻尼）的函数;与提取模态参数的一般损伤识别方法相比,二次协方差矩阵包含结构振动的更多和更高阶模态信息。本文利用结构损伤前和损伤后的二次协方差（CoC）矩阵参数的变化比,对只基于振动输出的、环境振动下的结构进行损伤识别。对一个七层框架结构模型进行了数值模拟,首先对不同噪声程度、不同损伤位置和程度的损伤结构进行损伤定位,再结合模型修正法,对结构损伤程度进行识别,展示了该方法的有效性。     

微弱周期脉冲信号的自相关-混沌系统联合检测方法

简述自相关检测的原理及混沌理论,在此基础上,提出将自相关检测与混沌理论相结合检测微弱周期脉冲信号的检测方法。仿真结果表明在相同系统实验背景下,相结合的检测方案优于不加自相关的检测方法。此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景。     

基于经验模态分解和相关系数对玻璃纤维增强聚合物复合材料板的损伤识别及扫查成像

针对外界环境噪声等因素造成损伤因子不敏感，导致复合材料损伤识别困难和成像误差大等问题，提出了一种基于经验模态分解（Empirical mode decomposition, EMD）和相关系数的损伤因子。用空气耦合探头采集损伤前后的Lamb波信号进行EMD分解获取多个本征模态分量（Intrinsic mode function, IMF）。根据相关系数获取与信号相关性最大的IMF分量，并定义其能量值的相对变化为损伤因子。在模拟噪声环境前后，分别对玻璃纤维增强聚合物复合材料（GFRP）板中的分层缺陷进行识别和扫查成像，验证了该损伤因子的有效性。结果表明:信号经过EMD分解后，与其相关性最大的IMF分量对损伤最敏感，能够定义为识别损伤的损伤因子。将该损伤因子结合概率成像方法进行空耦Lamb波扫查，不仅能够有效对复合材料中的缺陷进行成像，而且在模拟强噪声环境中具有良好的抗噪性。      

基于特征正交分解的梁结构损伤识别

介绍了特征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）的相关理论和一种基于特征正交分解的结构损伤识别方法的基本原理,并利用该识别方法对简支梁结构进行了损伤识别数值研究。研究结果发现：基于特征正交分解的结构损伤识别方法能较好地识别出梁结构的损伤位置,并具有一定的抗噪能力。     

直四棱柱自锁底成型锁合点模切线

目的针对长方体(正方体)自锁底纸盒成型过程中粘合余角底面容易出现卡滞、破损的现象,研究其自锁底纸盒粘合余角底面的切点轨迹。方法集中研究长方体(正方体)自锁底纸盒的粘合余角底面在成型过程中的切点在三维坐标中的轨迹问题,确定参数轨迹方程为正弦函数曲线。结果不论长方体的长和宽是否相等,自锁底纸盒粘合余角底面的切点轨迹都是正弦函数曲线。结论该正弦函数曲线的设计可以避免自锁底纸盒成型过程中出现的卡滞和破损现象,同时使自锁底粘合纸盒的盒底设计更加合理。     

Efficiency of Jaya algorithm for solving the optimization-based structural damage identification problem based on a hybrid objective function

A Jaya algorithm was recently proposed for solving effectively both constrained and unconstrained optimization problems. In this article, the Jaya algorithm is further extended for solving the optimization-based damage identification problem. In the current optimization problem, the vector of design variables represents the damage extent of elements discretized by the finite element model, and a hybrid objective function is proposed by combining two different objective functions to determine the sites and extent of damage. The first one is based on the multiple damage location assurance criterion and the second one is based on modal flexibility change. The robustness and efficiency of the proposed damage detection method are verified through three specific structures. The obtained results indicate that even under relatively high noise level, the proposed method not only successfully detects and quantifies damage in engineering structures, but also shows better efficiency in terms of computational cost.