利用模态柔度曲率差识别框架的损伤

采用结构模态参数进行损伤识别是研究较早，应用较多的无损探伤检测方法。提出了一种称为模态柔度曲率差的损伤检测指标。该指标利用模态柔度，不仅比频率和振型更敏感，而且对高阶模态的依赖大为减小。此外，曲率的采用也增加了其对损伤的敏感程度。对两个框架有限元模型进行了分析，详细比较了该指标和振型曲率改变率等其它一些指标在不同的损伤分布和损伤程度下的损伤识别效果，发现模态柔度曲率差识别效果最好，结果最稳定。     

钢筋混凝土空间网格结构曲率模态曲面拟合损伤识别研究

本文介绍了钢筋混凝土空间网格结构的体系组成及构造特点;提出了曲率模态曲面拟合损伤识别理论,定义了曲率模态曲面拟合损伤指标CMSFDIi和平均曲率模态曲面拟合损伤指标CMSFDIiA,通过曲率模态与曲面拟合值的差异进行损伤定位,方法仅需利用从损伤结构获得的实测数据即可进行结构损伤识别,无需利用完好结构的基本信息和理论模型;最后通过钢筋混凝土正交正放空腹网架结构实例,验证了方法的有效性。计算结果表明,本文方法不仅可以识别单位置损伤还可以识别多位置损伤,对钢筋混凝土空间网格结构的损伤识别和健康监测是可行的。     

薄板损伤检测的高斯曲率模态差方法

采用结构损伤前后振动的曲率模态差来检测薄板结构的损伤,引入微分几何理论中曲面上一点的高斯曲率概念,通过该点上两个主曲率求其高斯曲率,同时用中心差分求解薄板结构损伤前后的曲率模态值,利用其差值确定薄板的损伤位置,进而确定损伤程度。数值仿真的损伤检测算例表明,曲率模态检测方法的损伤识别精度令人满意。     

基于曲率模态查的四边简支薄板的损伤检测

本文采用结构损伤前后振动的曲率模态差来检测薄板结构的损伤,引入微分几何理论中曲面上一点的高斯曲率概念,通过该点上两个主曲率求其高斯曲率,同时用中心差分求解薄板结构损伤前后的曲率模态值,利用其差值确定薄板的损伤位置,进而确定损伤程度。数值仿真的损伤检测算例表明,曲率模态检测方法的损伤识别精度令人满意。     

基于边界模态的结构密封胶损伤识别实验研究

根据隐框玻璃幕墙面板单元结构密封胶损伤位于面板单元边界的特点,提出基于边界模态构建平均边界模态保证准则、平均边界曲率模态差变化率和平均边界模态应变能变化率3个新的损伤指标进行损伤识别。然后,进行一个长2.06 m、宽1.46 m的隐框面板单元的模态试验,研究边界模态损伤指标及固有频率、传统模态保障准则随损伤程度的变化规律。试验研究结果表明：当结构密封胶损伤程度小于5%时,前6阶固有频率和传统模态保证准则难以进行结构密封胶的局部损伤识别;当结构密封胶损伤1%时,所提三个基于边界模态的损伤指标均大于9%,且随着损伤的增大而增大,均能有效识别损伤,其中平均边界曲率模态差变化率在损伤边的变化大于未损伤边,可进一步用于损伤边的识别。     

通过频率改变率进行损伤定位的方法研究

本文基于频率法进行损伤识别的基础，从理论上推导了损伤导致某阶频率降低与损伤位置的关系和该阶曲率模态／应变模态的振型变化相近。并通过数值仿真的结果验证了理论分析的结果。在此基础上给出了损伤状态下通过不同阶模态频率改变率比值来进行损伤定位的新方法，并将其应用于实际钢梁的分析中，得到了较好的结果。最后文中阐述了通过频率法进行损伤识别的优点和局限性。     

斜拉桥桥面结构损伤位置识别的指标比较

以香港汲水门大桥为背景,应用高精度三维有限元模型,对斜拉桥桥面结构损伤位置识别的模态曲率指标、模态柔度指标和斜拉索张力指标进行了比较研究。主要比较了(1) 在无噪声情况下,三损伤指标对各种不同损伤情况的识别效果;(2) 三损伤指标对损伤程度的敏感性;(3) 三损伤指标的抗噪声能力。获得以下结论: (1) 曲率和柔度指标在损伤定位上对不同类型的损伤情况显现一定的互补性; (2) 同曲率和柔度指标比较,索张力指标对不同的损伤程度呈现较好的稳定性;(3) 对大多数损伤情况,柔度指标的抗噪性最好,曲率指标最差。     

在役桥梁结构损伤位置识别的综合指标方法研究

在役桥梁结构的健康状况关系到人们生命财产的安全,因此,了解其损伤状况极为重要。目前,在役桥梁结构的损伤识别经常要中止桥梁的运营,造成巨大的经济影响。为此,论文提出了一种不影响其运营的在役桥梁损伤位置识别方法。曲率模态方法是识别结构局部损伤位置比较理想的方法,该方法具有操作简便,灵敏度高的优点。同时,频率指标具有测试简便,精度高的优点,由此,论文提出了一种综合考虑曲率和频率变化率的综合指标法。为了在测试中不影响在役桥梁的运营,该方法中引入了随机子空间方法。论文最后采用一简支钢梁对所提方法进行了试验验证。试验结果表明,论文所提出的基于频率和曲率变化率的综合指标法与随机子空间方法相结合能够有效地识别在役桥梁结构的损伤位置,而不会影响桥梁结构的运营。     

桁架桥梁的曲率模态测定及其损伤识别

以110钢桁架桥梁模型为研究对象,采用锤击法及变时基(VTB)技术对桥梁模型进行了模态试验分析.试验表明,通过曲率模态的变化可明显识别结构的损伤部位,取得了很好的识别效果,为今后桥梁结构损伤识别提供了一种可行的研究方法.     

利用曲率模态识别桥梁损伤的研究

针对在利用曲率模态识别桥梁损伤过程中遇到的一些问题,得出了适用于桥梁损伤识别的曲率振型计算公式;提出了曲率振型规范化处理方法,以便于识别结构损伤程度;对曲率零点处的变化量计算作了特殊处理,以避免此处引起的损伤识别干扰;并给出了传感器足够密集时的损伤程度估计公式,最后通过数值仿真验证了上述方法的有效性。     

用于结构损伤识别的神经网络设计

神经网络已越来越多地被用于基于振动的结构损伤识别,而如何设计了一个高效的用于结构损伤识别的神经网络却还是一个值得研究的问题,本文就结构损伤识别神经网络输入向量选择,网络构造设计等问题进行讨论,并通过数值模拟和实验数据得验证。     

基于数据融合的结构损伤识别方法研究

为提高结构损伤识别的准确率,在大型复杂土木工程结构的健康监测中引入多传感器数据融合技术,提出了基于数据融合技术的结构损伤识别方法的实用模型,建立了结构损伤识别方法的评价指标,并通过钢筋混凝土板试验分析了常用的数据融合方法——Bayes方法和D-S证据理论的有效性。分析结果表明:采用数据融合技术,结构损伤识别方法的评价指数更高,即结构损伤识别的效果更好。     

基于模糊神经网络的数据融合结构损伤识别方法

为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,提高损伤检测与评估的识别正确率,该文通过构造模糊神经网络分类器,提出了一种基于模糊神经网络的数据融合损伤识别方法并将之应用于结构健康诊断中。它先通过数据预处理,提取原始响应信号中的特征参数,接着将之作为模糊神经网络的输入,构造模糊神经网络模型进行识别决策,最后运用数据融合算法,计算出数据融合后的决策结果。为了验证所提方法的有效性,通过一个7自由度的建筑模型,分别用单一模糊神经网络决策器和数据融合损伤识别方法进行了损伤识别和比较。研究结果表明:该文所提方法比单一决策结果更准确、可靠。     

二阶统计量盲辨识在模态参数识别中的应用

快速、准确地识别出结构的模态参数,是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。该文提出一种结构模态参数识别的新方法。该方法以盲源分离理论中基于二阶统计量的AMUSE算法为基础,以振动系统的自由响应或脉冲响应为分析对象,通过对数据进行Hilbert变换增加虚拟测点,以不同时滞下数据协方差矩阵构建联合矩阵,通过求解时滞联合矩阵的特征值问题实现对结构模态参数的识别。联合矩阵的引入克服了AMUSE算法仅采用两个时滞协方差矩阵所带来的不稳定性。数值算例结果表明,该文提出的方法计算简单,识别精度高,不受时滞选择的限制,对测量白噪声不敏感,具有很好的鲁棒性。     

基于神经网络的损伤构件及损伤程度识别

确定损伤构件及其损伤程度是分阶段损伤识别的最后一步,同时又是进一步制定结构安全运行决策的前提和基础。研究了在确定了结构损伤区域的条件下,应用反向传播(BP)神经网络同时实现对具体损伤构件及其损伤程度识别的方法。探讨了针对上述神经网络训练数据的构造和训练策略。应用提出的方法对汲水门斜拉桥桥面结构进行了损伤识别仿真模拟。基于模态参数对损伤的灵敏度分析,选取了12个自振频率和损伤区域附近的6个振型分量作为构造网络输入的基本数据。网络的输出向量同时指示了损伤构件及其损伤程度。就模拟的10种损伤情况,当损伤程度达到60%以上时,有9种实现了正确的构件识别,半数以上给出了可以接受的损伤程度描述。     

结构损伤与荷载共同识别的研究

针对结构中同时存在未知损伤和荷载的情况,基于虚拟变形法(VDM)发展一种两者共同识别的时域方法。VDM方法利用虚拟变形模拟结构损伤,可快速计算模型改变后的响应。该文首先结合有限元理论把VDM方法拓展到具有多个单元变形的结构中;然后考虑结构存在未知荷载时,利用未损伤理论模型同时识别荷载和虚拟变形,继而由虚拟变形和单元实际变形的关系来识别判断损伤类型和识别损伤大小;最后通过一个悬臂梁的试验进行方法验证,试验中未知荷载和损伤(包括其类型和大小)均能够被有效识别,并利用提出的移动时间窗和荷载形函数方法实现损伤与荷载的在线识别。     

框架结构连接损伤识别神经网络输入参数的确定

神经网络已越来越多地被用于基于振动的结构损伤识别。而如何选择输入参数还是一个值得研究的问题。本文提出了一种由 频率与少数点的模态分量合成的组合参数，作为神经网络的输入向量，以克服单独使用某种参数的缺陷。通过一个六层框架的数值模拟和一个两层框架的实验验证，表明本文提出的组合参数对框架结构的连接损伤识别是实用可行的。     

Damage identification by the eigenparameter decomposition of structural flexibility change

The use of changes in dynamically measured flexibility matrices to detect structural damage has received considerable attention during the last years. A new flexibility‐based method is proposed in this study to provide an insight to the characterizations of structural damage. The presented method makes use of the eigenparameter decomposition of structural flexibility change and approaches the damage identification problem in a decoupled manner. First, a theory is developed to determine the number of damaged elements according to the number of non‐zero eigenvalues of structural flexibility change. With the number of damaged elements determined, the localization and quantification algorithms are then developed. The proposed method is applied to three numerical examples and its efficiency is demonstrated through damage simulations. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于柔度投影法和遗传算法的结构损伤识别方法研究

结构的健康监测对于结构的安全运营和维持结构的性能非常重要。近年来，基于动态测试技术的结构损伤识别方法引起了工程界的广泛关注。损伤识别属于结构工程中的反问题。损伤识别需要解决三类问题：第一，判断结构有无损伤；第二，确定结构的损伤位置；第三，确定结构的损伤程度。将柔度投影法和遗传算法相结合，提出了一种结构损伤定位和定量评估的两阶段法。第一阶段，用柔度投影法进行损伤定位。柔度投影法能够仅用结构的低阶振动测试数据进行准确定位。第二阶段，将确定结构的损伤程度问题表达成优化问题，用遗传算法进行求解。文中给出了一种用于遗传搜索的新的目标函数形式。最后，用一平面桁架桥模型进行了数值模拟，验证了所提出的方法的有效性。此外，为了使所提出的方法更加成熟，文中进行了深入探讨，给出了一些结论，有益于今后的进一步研究。     

基于模型参考自适应算法的非线性结构损伤识别

许多工程结构在遭受飓风、地震之类的动荷载时,存在迟滞非线性现象,因此,对其结构参数进行实时辨识显得尤为必要.针对迟滞非线性结构的力学性质,采用一种基于模型参考自适应算法的参数辨识方法.该方法能够追踪时变的参数,检测损伤,包括损伤的大小和位置,以及损伤发生的时刻.数值仿真的结果表明,该方法对参数变化具有敏感性,非线性结构的仿真结果证实了该方法能够有效检测结构的损伤.