基于受控结构振型的损伤定位分步识别方法

提出了基于神经网络技术和受控结构振型数据的损伤定位分步识别方法。首先采用状态反馈控制的方法,有目的地对结构进行极点配置,得到设置的受控结构的动力特性数据。将结构划分为若干个子区域,以受控结构损伤前后振型差作为输入参数,利用概率神经网络确定结构损伤所在的子区域,然后用多损伤定位确信准则对结构损伤子区域中的具体损伤位置进行识别。数值仿真表明,利用概率神经网络能有效地确定结构损伤子区域,采用分步识别的策略能大大缩小具体损伤单元的识别范围,而利用受控结构的动力特性参数可提高识别指标对损伤的敏感度,进而提高损伤识别的准确性。     

基于多个控制力作用下结构动力特性的损伤定位

用状态反馈控制的方法有目的地对结构进行极点配置，得到所需的受控结构的特征频率和特征振型，并利用这些数据，运用信息融合技术对由不同识别方法得到的损伤定位结果进行融合。本文还讨论了反馈控制力个数和位置对损伤定位结果的影响。数值仿真结果表明，使用受控结构的动力特性数据有可能提高损伤识别指标对损伤的敏感度，反馈控制力的个数和位置对损伤识别结果有影响，使用信息融合技术将采用不同损伤识别方法得到的识别结果进行融合，能进一步提高损伤定位的准确性。     

基于多传感器信息融合的结构损伤识别研究

针对结构健康监测系统中的传感器数量多、数据信息复杂的特点，从模式识别和局部控制、全局参与的思想出发，提出了多传感器信息融合方法对结构损伤进行识别。首先应用小波包变换对结构振动测试数据进行特征提取，通过不同传感器特征向量的合成完成数据层融合；然后建立三个耦合神经网络分别实现结构损伤的确认、定位及定量，并完成决策层的信息融合；最后进行了36个损伤工况的结构模型实验研究，验证了所提出的方法是可行的和有效的。从实验验证的结果来看，对损伤率在7．5％以上的结构，损伤识别精度较高；对于损伤确认和损伤定位，识别精度较高，而对于损伤程度识别有一定偏差。     

工程结构损伤的集成神经网络识别研究

从结构损伤识别的实际出发，提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对结构损伤状况进行识别，即通过结构损伤特征信息的有效组合，用各种子神经网络从不同侧面对结构损伤进行初步识别诊断，然后对识别结果进行决策融合。给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。从识别实例中可以看出，此识别方法充分利用了各种特征信息，可以有效地提高识别率。     

基于测量位移和频率的结构损伤二次识别方法

为了解决结构多损伤下的位置识别和损伤程度的判定问题，将测量位移和频率用于结构的损伤检测研究，并提出了一种分阶段的二次损伤识别方法。首先考虑测量位移数据量多且包含信息量较大的特点，利用测量的位移数据进行损伤的初次定位识别；然后利用频率的测量精度较高的优势，采用频变法进行结构损伤的定量识别。并针对频变法提出了相应的迭代改进策略，以进一步提高损伤识别的精度。数值仿真结果表明，采用测量位移定位识别可以有效地获得可能的损伤单元，在此基础上利用频变法的迭代改进策略不仅可以得到损伤程度的量化值，而且可以更精确的判断损伤的位置。     

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EEMD与FastICA的损伤异常识别与定位

为了准确地提取结构损伤异常信息,消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解（EMD）方法存在诸如虚假模态混叠等问题,本文提出了一种基于改进的总体平均经验模态分解（EEMD）与快速独立分量分析（FastICA）相结合的提取结构损伤特征并进行识别与定位的新方法。首先,通过EEMD对结构动力响应信号进行预处理并用 FastICA提取出包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别和初步定位;然后,计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值,并根据该最大值精确定位结构损伤。最后,通过框架数值算例和试验进行了所提方法的验证,结果表明该算法能够较好地进行结构损伤异常的识别与定位。     

比例损伤结构的两阶段损伤识别研究

为了提高结构的多损伤识别效率,提出一种先利用归一化条件下的模态应变能变化进行结构损伤定位,然后再利用改进的频率变化法进行损伤定量的两阶段损伤识别方法。该方法首先对损伤前后的单元模态应变能进行归一化处理,提出基于归一化条件下的模态应变能变化率的损伤定位指标并对结构进行准确的损伤定位识别;其次,在确定损伤位置的基础上,建立了只跟损伤单元数目相关的基于比例损伤模型的损伤定量方程,并用最小二乘技术进行损伤程度的求解。为了验证所提方法的有效性,以一个单跨6节平面桁架结构为例进行数值模拟。仿真结果表明,所提方法不但可以准确地识别出结构的损伤位置和程度,而且对测量噪声具有较强的鲁棒性。     

网壳结构损伤分区定位的模型试验研究

提出了一种适合于网壳结构的损伤分区定位方法,该方法对网壳结构进行区域划分并按区布置传感器,通过单点激励得到结构的高阶模态响应,利用随机减量技术和ITD法获取模态参数,再利用损伤前后高阶振型的差值来定位损伤区域。最后,通过对一个单层椭球面网壳结构模型的振动测试试验,验证了所提方法的可行性。     

基于贝叶斯优化BiLSTM模型的输电塔损伤识别

结构的加速度响应可以反映结构的状态信息，蕴含结构的损伤特征。针对目前输电塔健康监测系统产生大量数据而无法有效分析和诊断输电塔损伤的问题，利用结构输出加速度响应数据的时序关系，提出了基于双向长短时记忆网络(bi-directional long and short-term memory, BiLSTM)的损伤识别方法，并采用概率寻优方法贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)确定网络模型超参数。首先描述了BiLSTM的基本原理，给出基于贝叶斯优化的超参数选取策略，从而提出了基于BO-BiLSTM模型的损伤识别方法。然后使用该方法对输电塔有限元模型进行了损伤定位与模式识别，测试集的整体识别准确率达到94.2%。为了验证该方法对实际结构的损伤识别效果，提出基于异源数据的损伤识别方式：将输电塔有限元模型数据作为模型训练的样本训练BO-BiLSTM模型，使用试验数据用作验证集检验损伤识别效果。识别结果表明BO-BiLSTM可以较为准确的识别真实结构的损伤情况，识别效果较BiLSTM以及BO-LSTM更稳定。     

Mammographic mass detection by adaptive thresholding and region growing

We present an efficient method to detect mass lesions on digitized mammograms, which consists of breast region extraction, region partitioning, automatic seed selection, segmentation by region growing, feature extraction, and neural network classification. The method partitions the breast region into a fat region, a fatty and glandular region, and a dense region, so that different threshold values can be applied to each partitioned region during processes of the seed selection and segmentation. The mammographic masses are classified by using four features representing shape, density, and margin of the segmented regions. The method detects subtle mass lesions with various contrast ranges and can facilitate a procedure of mass detection in computer‐aided diagnosis systems. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 11, 340–346, 2000     

基于小波分析的结构损伤检测

损伤结构的动力特性具有局部时变的特征，小波变换在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，小波包分析利用可以伸缩和平移的可变视窗能够聚焦到信号的任意细节，因此可以对损伤结构的非线性动力特性能进行有效的分析。提出运用小波分析提取结构损伤特征向量的方法和基本原理，并进一步用神经网络进行损伤位置和程度的检测。文章通过一个两层框架的模型对小波神经网络和传统的BP网络的损伤识别精度作了对比。研究表明，小波神经网络的抗噪声能力较强，损伤识别的效果更好，运用小波神经网络进行结构损伤识别精度要优于传统的BP网络。     

碳-铝正交层板疲劳行为研究

本研究用真空热压法制备了两种铺层的C/AI正交层板(0/90/0)_s及(90/0/90)_s.在MTS NEW810上进行了一系列疲劳损伤及破坏试验.疲劳损伤的行为研究工作包括:以刚度下降为损伤参数对C/AI正交层板进行了降级应力分析,并由此来预计在△S_h以下,正交层板不会发生疲劳损伤累积.研究了C/Al正交层板在同一应力水平而不同应力范围作用下的疲劳响应,发现试样在疲劳损伤时其刚度下降值相近似,即疲劳破坏的门槛值依赖于所施加的应力水平.依据MMC对各种循环载荷的不同响应,基体的疲劳损伤状态在S-N平面上可分为三种不同的区域:无损伤区,损伤累积区和断裂区.利用扫描电镜及金相显微镜分别对其疲劳断口形貌、基体裂纹进行观察,对该正交层板的疲劳破坏行为进行分析及讨论.结果表明:C/Al正交层板的疲劳断口呈脆断型,其中主承力层(0°铺层)断口平齐,偏轴层(90°铺层)断口平齐最差,层间损伤形式有局部分层、界面连续开裂及复合丝之间基体开裂等三种形式;其疲劳破坏主导因素是层间局部严重损伤及主承力层中复合丝大量断裂由于其疲劳裂纹沿垂直于载荷方向迅速扩展,寻找适中的界面结合强度对改善C/Al层板的疲劳性能有很大影响.     

基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究

在传统的基于模型修正的损伤识别中,由于实测模态信息有限而待识别参数过多,往往导致损伤识别方程出现较大误差,从而限制了该方法在复杂结构中的应用。为解决这一问题,对结构的自由度进行了分解,将损伤结构中模态振型的未测量部分表达为已测量到的模态振型、模态频率以及结构其它参数的函数。将损伤视为结构单元刚度的减小,利用完好结构的计算模态数据以及损伤结构扩充后的实测模态数据,建立了结构的损伤识别方程。运用信赖域优化算法对具有双重约束条件的目标函数进行最小化,识别出了结构各单元的刚度损伤参数。通过两个损伤识别数值仿真算例及实验验证,结果表明,在测点数量有限及测试噪声等不利因素影响下,所提方法只需运用少量的实测模态信息,即可实现结构损伤位置及程度的准确识别,同时算法具有较好的鲁棒性。     

A domain-reduction approach to bridging-scale simulation of one-dimensional nanostructures

We present a domain-reduction approach for the simulation of one-dimensional nanocrystalline structures. In this approach, the domain of interest is partitioned into coarse and fine scale regions and the coupling between the two is implemented through a bridging-scale interfacial boundary condition. The atomistic simulation is used in the fine scale region, while the discrete Fourier transform is applied to the coarse scale region to yield a compact Green’s function formulation that represents the effects of the coarse scale domain upon the fine/coarse scale interface. This approach facilitates the simulations for the fine scale, without the requirement to simulate the entire coarse scale domain. After the illustration in a simple 1D problem and comparison with analytical solutions, the proposed method is then implemented for carbon nanotube structures. The robustness of the proposed multiscale method is demonstrated after comparison and verification of our results with benchmark results from fully atomistic simulations.     

A family of implicit partitioned time integration algorithms for parallel analysis of heterogeneous structural systems

An implicit time integration algorithm is presented for the solution of linear structural dynamics problems on parallel computers. The present algorithm is derived from the partitioned equations of motion for a structure which consist of the equilibrium equations of each substructure due to its deformation energy, the self-equilibrium condition for each substructure under rigid-body motions, the partition boundary displacement compatibility condition and Newton's 3rd law along the partition boundary forces. A novel feature of the present algorithm is a flexibility normalization along the partitioned boundary nodes by using a localized version of the method of Lagrange multipliers, thus making the algorithm insensitive to both material and kinematic heterogeneities among the partitioned substructures. Numerical performance of the present algorithm demonstrates both its simplicity and efficiency. Hence, we recommend it for production analysis of heterogeneous structures modeled. Received November 1998     

点蚀损伤下海洋平台结构剩余强度的多尺度分析方法

均匀腐蚀损伤影响结构承载力的研究已趋于成熟,但点蚀损伤影响整体结构承载力的规律及其局部损伤的演化行为仍不明确。该文采用均匀分布的圆柱体点蚀损伤模型,探讨在宏观结构尺度中点蚀损伤的描述、多尺度区域的划分和跨尺度界面的连接以及结构非线性的求解方法,提出了研究考虑细观尺度点蚀损伤的海洋平台结构多尺度模型的构建和计算方法。计算结果表明:该文提出的多尺度模型构建策略有效地解决了细观尺度点蚀损伤在宏观结构尺度中的描述问题,且所建多尺度模型能够体现点蚀损伤削弱结构极限承载力的规律,为评估在役海洋平台结构的剩余强度提供了可行的方法。     

复合材料梁的脱层识别

本文作者研究了具任意脱层复合材料梁的单参数振动反分析。基于弹性理论,建立了复合材料脱层梁的基本方程式。对脱层梁进行了分区处理,方便地描述了脱层长度、脱层位置。利用边界条件、区间位移连续性条件和弯矩剪力平衡条件建立了反分析的特征方程式。综合考虑系统的一阶固有频率和一阶振型,通过反分析特征方程式求出某一待定参数。为工程无损检测提供理论依据。     

Dynamic impedance of pile and caisson foundations

Abstract

The dynamic impedance of a pile or caisson foundation embedded in a homogeneous visco elastic half‐space was evaluated using the hybrid method. The soil‐foundation system is partitioned into a near‐field and a far‐field by choosing a cylindrical interface passing through the soil region very close to the foundation. The near‐field is modeled by the finite element method while the far‐field is characterized by a frequency‐dependent impedance matrix through the continuum approach. From the results presented, it is shown that the proposed method is very effective and can be widely used for parameter studies in engineering applications.     

A hybrid electronic-density-functional/molecular-dynamics simulation scheme for multiscale simulation of materials on parallel computers: applications to silicon and alumina

In hybrid electronic-density-functional/molecular-dynamics schemes, a total system is partitioned in real space into the quantum-mechanical (QM) region treated by the electronic-density-functional theory and the molecular dynamics (MD) region in which atoms are interacting through the empirical inter-atomic potential. In the former hybrid scheme [Ogata et al. Comput. Phys. Commun. 149 (2002) 30], appropriate selection of QM atoms for seamless coupling between the QM and MD regions is limited in Si systems, and applications of the scheme to other materials are difficult. Novel hybrid scheme that is free from the limitation and applicable to both Si and alumina systems, is presented.