结构基于振动损伤识别的发展概况

对目前关于结构基于振动损伤识别的基本方法和最新的研究进展进行了回顾,重点介绍了利用结构振动固有频率、位移振型、曲率模态振型、应变模态和神经网络法作了相关的讨论和评述.最后对这一研究领域的未来研究方向进行了展望.     

模态试验在梁损伤诊断中的应用研究

针对位移模态参数对结构损伤欠敏感，应用应变模态试验技术诊断结构损伤位置和程度。根据模型梁试验，重点比较研究损伤对位移模态、应变模态影响规律及其灵敏程度。得出应变模态对非节点损伤非常敏感，在损伤处附近发生突变，应变值分布也有较明显改变，尤其是跨中损伤第一阶、四分之一跨损伤第三和第二阶。     

火箭蒙皮上梁结构的损伤识别方法研究

针对火箭蒙皮上梁结构损伤识别问题,首先利用基于模态应变能的损伤识别指标,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤位置识别,再利用基于广义柔度矩阵的损伤敏感函数并结合遗传算法,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤程度大小的计算。该损伤识别方法以结构损伤导致模态参数变化为依据,通过对比损伤前后模态应变能变化构建损伤识别指标。在数值仿真中,对T型梁进行了方法验证,发现该方法能够准确识别损伤位置和大小。最后根据火箭蒙皮上T型梁结构特点,设计试验并研究了方法的可行性,发现在T型梁结构上,该方法能够有效地识别损伤位置和大小,误差均在5%以下。     

基于Bayesian估计的整体和局部信息融合的损伤识别

在结构损伤识别中,如何充分利用整体和局部传感器测试得到的信息来增加结果的准确性是一个值得研究的问题。该文提出基于Bayesian 理论的结构整体局部信息融合的损伤识别方法。首先根据Bayesian理论建立了关于频率、位移模态和应变模态结构损伤的概率模型,静态应变信息提供了Bayesian理论的先验信息,使该概率模型充分利用了各种传感器信息;然后为了减少计算量,采用分步损伤识别的方法,在采用模态应变能指标初步定位损伤范围的基础上,用该文提出的逐个单元消去法定位损伤单元。最后对20 跨刚桁架模型进行试验研究证明了该方法的有效性,并且比较考虑与不考虑应变传感器信息的损伤识别结果。     

梁裂缝损伤检测的模态应变能法及试验研究

结构裂缝存在将使其局部刚度减少,而局部刚度下降与其固有频率变化紧密相关。应变能对局部损伤较固有频率更为敏感。把结构遭受裂缝损伤的应变能变化量作为损伤指标,提出一种全新的无损裂缝识别方法。并把影响损伤指标因素与假设检验相结合,利用参数假设检验进行识别结果验证。用简支梁模型进行模态试验,将梁损伤前、后的模态参数提取,并用该方法进行裂缝位置及裂缝深度参数的识别。结果表明,该损伤检测方法识别结果精度较高,将其用于裂缝损伤检测是可行的。     

基于应变模态分析的桁架结构损伤检测

选用桁架结构作为研究对象,应用应变模态分析方法对桁架结构的损伤进行检测。由位移模态振型推导应变模态进而用应变模态差值作为桁架结构损伤检测指标,提出了一种基于3σ准则的损伤阈值。通过应变模态差值与损伤阈值的对比来判别损伤有无并对损伤进行定位,用损伤前后应变差值的突变大小来初步确定桁架结构的损伤程度。对一具体桁架结构的单处和多处不同程度损伤工况,结合有限元软件进行了数值模拟。实际桁架的损伤检测实验验证了该方法的有效性。     

大跨斜拉桥扁平钢箱梁的多尺度损伤分析研究

以润扬大桥斜拉桥为分析对象,提出了扁平钢箱梁结构的多尺度损伤分析方法。采用子结构方法将钢箱梁结构全尺度动力响应和细节尺度构件损伤相互衔接实现多尺度损伤分析。在此基础上对模态曲率、模态应变能、模态柔度和斜拉索索力指标的损伤识别效果进行了比较研究。分析结果表明:(1)无噪声情况下,除了模态柔度指标不能够正确识别钢箱梁腹板损伤以外,各损伤指标均能正确识别其余所有损伤工况。(2)对大多数情况,柔度指标的抗噪性最好,曲率指标和应变能指标次之,索力指标最差;(3)应变能指标和柔度指标在钢箱梁结构损伤定位上具有一定的互补性。     

火箭蒙皮上梁结构的损伤识别方法研究

针对火箭蒙皮上梁结构损伤识别问题,首先利用基于模态应变能的损伤识别指标,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤位置识别,再利用基于广义柔度矩阵的损伤敏感函数并结合遗传算法,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤程度大小的计算。该损伤识别方法以结构损伤导致模态参数变化为依据,通过对比损伤前后模态应变能变化构建损伤识别指标。在数值仿真中,对T型梁进行方法验证,发现该方法能够准确识别损伤位置和大小。最后根据火箭蒙皮上T型梁结构特点,设计试验并研究方法的可行性,发现在T型梁结构上,该方法能够有效地识别损伤位置和大小,误差均在5%以下。     

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。     

基于损伤敏感指标的斜拉桥结构损伤定位研究

研究斜拉桥结构的损伤位置识别问题。首先根据斜拉桥结构的受力特点,将其视为由斜拉索、主梁以及索塔组成的组合结构,对于斜拉索和主梁分别提出了广义模态应变能指标、位移灰关联指标以及索力变异指标等多种损伤敏感指标,并就观测噪声水平和损伤程度耦合影响下各损伤敏感指标的定位效果进行了系统研究。为提高存在观测噪声条件下损伤识别的可靠性和准确性,将证据理论引入损伤位置判别的决策过程,提出了基于多源损伤证据的损伤定位方法,实现了基于多源损伤信息的损伤定位。通过算例验证了所提出方法的有效性和优越性。     

压力管道腐蚀灾变检测的应变敏度比法

基于结构振动模态测试理论和有限元方法提出了压力管道腐蚀检测的应变敏度比法。首先,通过位移模态及应变模态建立了腐蚀管道的定位检测判据。其次,制备不同缺陷的管道,应用应变敏度比法检测判断缺陷位置,结果表明,检测位置与实际损伤位置完全一致。最后,通过数值算例证实用前1阶模态分量数据检测的结果与实际缺陷基本一致。通过实测和数值算例证明了只测试损伤及未损伤结构的低阶模态参量,便可进行有效的检测,而低阶参量是相对简单易测,从而使该方法应用于工程实际更显便利。     

应振型损伤特征量在混凝土结构损伤诊断中的应用

为检测混凝土构件损伤的出现、损伤位置及损伤程度，本利用位移振型特征量推导了相应的应变振型特征量，并利用Matlab软件编制了混凝土悬臂梁的有限元振动计算程序，对混凝土悬臂梁在发生损伤前后的位移和应变振型特征量进行了仿真计算。结果表明，位移和应变振型特征量均可确定混凝土悬臂梁上存在的损伤，并可确定损伤位置。应变振型特征量较位移振型特征量对损伤更敏感，可用于混凝土构件的损伤检测。     

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。     

基于缩聚模态应变能与频率的结构损伤识别

在结构损伤识别中,测试振型往往是不完整的,这阻碍了结构损伤识别技术的应用效率。提出了一种采用缩聚应变能与频率相结合的损伤识别定性与定量方法。采用基于Neumann 级数展开的方法对有限元模型进行缩聚,定义了单元缩聚模态应变能,并证明了缩聚模态应变能的变化对损伤的敏感性;将单元缩聚应变能变化率作为标识量来识别损伤的位置;在损伤位置初步判定的基础上,采用特征值灵敏度法求解损伤程度。以一简支钢梁为例证明了所提出的方法。结果表明:在测量模态数据有误差的情况下也能较好地给出损伤识别结果。     

基于不完备损伤指标和遗传算法的特大桥损伤识别和传感器布点优化

特大桥健康监测系统不可能在所有自由度安放传感器,该文讨论了用由不完备振型建立的损伤指标的损伤识别和传感器布点优化方法。与过去用遗传算法优化传感器布点的适应度函数不同,该文用损伤指标最灵敏来建立适应度函数。对桥梁的单个损伤,该文用不完备模态柔度矩阵差和截断模态应变能变化率两个不完备损伤指标作为适应度函数来优化传感器布点,并与传统的COMAC指标对比,还改进了多种群遗传算法,以提高收敛速度和全局寻优能力。并以西堠门悬索桥有限元模型为例,识别不同部位的损伤。算例表明:该方法在损伤识别和传感器布点优化方面不仅可行而且有效。     

利用振动响应协方差参数和数据融合的损伤识别方法

使用结构加速度响应协方差和应变响应协方差参数以及基于贝叶斯估计的数据融合理论进行结构损伤判定和损伤位置识别,理论推导证明响应协方差参数是结构模态参数的函数,结构损伤会导致响应协方差参数的改变,当只使用结构损伤前后的响应协方差参数,不使用结构分析模型进行结构损伤识别时,损伤向量会受到激励位置、测试噪声和误差等的影响,所以使用贝叶斯数据融合理论,对来自多种传感器和多种测试环境下得到的多组损伤向量进行数据融合,以提高损伤识别的精度;利用一个七层框架结构进行包括单损伤和多损伤的多种损伤工况的数值模拟,研究所提方法的适用性和有效性,最后对简支钢梁进行实验验证,损伤位置附近的传感器所得到的损伤指标具有最大的损伤概率。     

基于模态应变能与神经网络的地下拱形结构损伤诊断

地下拱形结构是人防工程的重要结构形式,其损伤诊断是人防工程进行安全性评定的一个重要环节。基于地下拱形结构损伤前后动力特性的分析,证明模态应变能变化对单元损伤的敏感性。定义单元模态应变能变化率,并将其作为人防结构损伤诊断的标识量,通过标识量对损伤进行初步定位,然后采用BP神经网络来确定受损位置的损伤程度。以一典型的人防工程为算例,通过对其在不同损伤情况下计算结果的分析和讨论,说明本文所提出的方法是有效可行的,它可以准确完成地下拱形结构的损伤诊断。     

基于契贝雪夫多项式曲率模态在结构损伤检测中的应用

曲率模态在结构损伤检测中具有对结构损伤部位非常敏感的特性。从而曲率模态计算的准确度是影响检测结果的重要因素。传统方法主要是运用中心差分法求解曲率模态，由于中心差分法的计算精度依赖于测点分布的紧密程度，这样就使结构检测结果具有很大的误差。函数按契贝雪夫多项式展开式具有很高的逼近特性。本文运用这种特性提出板类结构损伤检测的曲率模态算法——契贝雪夫多项式逼近算法，构造板类结构振型的契贝雪夫多项式函数，对该函数进行求二阶偏导得到x和y方向的曲率模态，进而求出结构损伤前后的曲率模态差，为结构损伤检测提供可靠的数据，从而达到良好的检测效果。