自由度匹配技术在框架结构损伤识别中的应用研究

实测自由度与理论自由度不匹配是结构损伤识别技术应用于实际工程中的一大难题,模型缩聚和模态扩阶技术是解决这一问题的主要方法。通过单层框架结构有限元模型的数值模拟,利用振型转角差损伤识别方法,较好地实现了测试信息不完备情况下的框架结构损伤识别。结果表明,利用Guyan减缩法与模态扩阶法进行自由度匹配后再进行损伤识别,其结果非常准确,可以应用于框架结构的损伤识别。     

基于动力子结构法的平面钢架结构模态分析

文章介绍了固定界面子结构模态综合法、子结构基础上的Guyan缩聚方法理论及在改进的Guyan缩聚技术。其次设计了一个平面钢架算例,选择了几种缩聚方案,通过Matlab平台编程对结构进行了数值模拟分析,并对结果进行了分析,说明了各种理论方案的优缺点和适用性。研究结论对结构有限元模型的缩聚具有一定的指导意义。     

基于不完备信息的桥梁结构损伤识别应用研究

诊断结构损伤时往往需要完备的自由度信息,然而在实际工程中很难测量到结构的全部自由度信息。本文通过一简支桥梁结构有限元模型的数值模拟,利用O’Callahan改进缩聚法与Kidder动态扩阶法进行自由度匹配,获取结构所需的完备自由度信息,在此基础上用模态应变能法较好地实现了测试信息不完备情况下的简支桥梁结构损伤识别。该方法简单可靠,可为实际工程应用提供参考。     

应变模态在桁架结构损伤识别中的研究

对平面桁架结构的损伤识别进行了研究。首先从桁架节点位移推导了应变模态的计算公式,然后通过有限元软件建立桁架结构数值模型,采用一阶应变差识别指标对桁架发生单处和多处构件损伤进行损伤定位。结果表明了一阶应变差识别指标在平面桁架结构中损伤定位的可行和有效。     

基于能量法的简支钢梁损伤识别试验及有限元分析

针对目前梁式结构损伤识别中识别精度和实际应用方面存在的不足,以能量耗散理论为基础,对简支工字形钢梁的损伤识别进行了数值分析及试验研究。通过结构损伤时每一单元的模态应变能耗散率与损伤前、后模态应变能变化之间的关系,推导出单元损伤变量的表达形式。研究结果表明:单元损伤变量只需要利用结构损伤前、后的模态振型即可算得,在实际应用中可通过模态扩阶技术解决实测自由度与理论自由度不匹配问题;该方法可准确识别出简支钢梁损伤单元的位置,并在一定程度上表征损伤程度。     

残余力向量矩阵变化率的损伤诊断法

为降低损伤诊断时模态数据不完备对损伤识别结果精度的影响,提出一种运用残余力向量矩阵变化率的损伤检测法。采用缩聚法对结构自由度进行缩减,并推导出结构自由度缩聚后的残余力向量表达式。通过利用结构损伤前、后的前几阶模态参数计算出受损结构的残余力向量变化率矩阵,取变化率矩阵每行元素最大值的绝对值作为改进的残余力向量。算例研究表明:在考虑随机噪音的影响下,无论单处损伤还是多处损伤该方法的损伤识别结果精度均高于传统的残余力向量法。验证了该方法具有良好的损伤定位性能和鲁棒性,其损伤识别结果可靠性高,具有较高的实际应用价值。     

基于应变模态差的索桁架-索网结构损伤识别

应变模态差法多用于刚性结构的损伤识别,而较少用于柔性结构。索桁架-索网结构是柔性组合结构,该结构通过预应力索提供刚度,结构损伤的主要因素是索的损伤和预应力损失。基于有限元模态分析提取结构损伤前后的应变模态差作为损伤识别指标,应用应变模态差法对索桁架-索网结构进行计算分析。结果表明:索单元发生损伤后,通过应变模态差能够准确地识别索不同位置的损伤,同时对小损伤(损伤程度10%)较敏感;得出应变模态差与损伤程度的关系曲线,该曲线在不同工况下能够很好地判断索单元损伤程度;利用应变模态差能够识别出索的预应力损失的位置,并可大致判断损失程度;验证应变模态差损伤识别方法可以较好地用于索桁架-索网结构的损伤识别。     

结构有限元模型修正中的模态缩聚及扩展概述

大型土木工程结构的健康监测与状态评估是当前土木工程学界的研究热点之一,损伤诊断是其中的一个关键问题,是建立结构预警体系的重要因素。因此,建立能准确模拟结构响应的有限元模型对识别结构损伤意义重大,其中模型修正技术是建立高精度有限元模型的关键。文章简要介绍了结构有限元模型修正中模态缩聚及扩展的基本原理及方法。     

张弦拱桁架结构基于模态参数的损伤识别试验（英文）

张弦桁架结构是是由上部刚性拱桁架与下部柔性拉索通过中部撑杆组合而成的一种自平衡体系,具有受力合理、承载能力高、造型轻盈、跨度大等优点,被广泛应用到大跨钢屋盖结构中。但张弦桁架结构规模大、服役期限长,所处环境状况复杂,受到的荷载作用具有随机性,发生损伤的潜在危险性较大。此类结构一旦出现损伤会对结构的正常使用产生影响,甚至可能引起连续倒塌,因此研究张弦桁架结构在运营期的损伤识别具有重要的现实意义。但张弦梁结构中存在拉索、撑杆和桁架等不同类型杆件,受力机理更加复杂,其损伤识别与常规桥梁式结构或多高层建筑结构存在明显差异,目前针对张弦桁架结构的损伤识别尤其试验研究很少。因此,针对张弦桁架结构基于模态参数的损伤识别方法开展试验研究。通过对某火车站顶棚结构进行缩尺简化,设计制作了两榀张弦桁架试验模型。两榀试验模型结构尺寸相同,模型总长6 m,矢高0. 4 m,垂度0. 4 m,上部采用倒三角立体桁架,每两个节点之间由四角锥基本单元构成,结构中部均匀布置5根对称的圆钢管撑杆,下部布置直径8 mm的钢丝绳拉索,并施加2 kN预应力;试验模型一端为固定铰支座,另一端为滑动铰支座,并在结构两侧设置刚架作为受压桁架侧向支撑。两榀试验模型构件截面尺寸不同,模型1相对于模型2杆件截面尺寸较小;荷载施加情况不同,模型1未施加外荷载,模型2在模型上弦杆布置质量块模拟结构正常使用状态的荷载。试验采用不同截面尺寸杆件替换正常杆件的方法来模拟结构损伤,即通过降低截面刚度的方法来模拟杆件损伤,根据杆件截面积丧失程度定义损伤程度。试验设计了弦杆单损伤、多损伤、索撑损伤等不同程度以及不同位置的损伤工况,通过动力检测获取试验各工况前三阶模态参数:采用单点拾振、多点激励的方式进行试验,即将加速度传感器安装在桁架上弦杆件的4号节点处,然后用力锤依次对1～14号节点进行锤击,每个节点锤击激励1 min,通过动态信号采集仪采集加速度信号;根据不同工况替换相应损伤杆件,依次采集加速度信号;接着利用TSTMP模态分析软件处理加速信号,获取张弦桁架每个工况的频率与振型等模态数据,以用于之后的损伤识别分析。张弦桁架结构相对复杂,杆件繁多,可能发生损伤的部位较多,单一损伤识别方法无法一次检测出结构各部分的健康状态。因此将张弦桁架结构分为上部刚性桁架与索撑体系两部分,针对各组成部分的特点,采用基于振动模态参数的组合识别方法对张弦桁架试验结果进行分析:上部刚性桁架对结构整体频率影响较小且杆件连续,运用曲率模态差和模态柔度差曲率对其进行损伤识别;下部索撑体系杆件相对独立且单元数量相对较少,通过选取正则化频率变化率建立索撑体系频率指纹库的方法对其进行损伤识别。曲率模态差是从结构各阶模态振型入手,对结构的振型进行差分得到模态曲率,再通过计算结构损伤前后曲率模态的变化得到。模态柔度差曲率是从结构的柔度矩阵入手,由损伤前后结构的各阶振型和频率共同得到结构柔度矩阵差,再对其对角元素差分得到。上部刚性桁架进行损伤识别时,根据结构损伤前后的模态数据计算绘制曲率模态差和模态柔度差曲率曲线,曲线突变最大处判定为桁架杆件损伤位置。正则化频率变化率是从结构各阶频率入手,计算结构损伤前后的频率变化率并对其正则化得到。由于其仅是损伤位置的函数,与损伤程度无关,因此建立频率指纹库时仅需考虑每个构件的一种损伤工况,减小了样本量。索撑体系进行损伤识别时,首先建立索撑体系频率指纹库,即预先假定各种损伤工况并依据结构理论模型进行有限元分析,计算得到对应的正则化频率变化率,从而建立频率指纹库;再由实测得到的结构固有频率,计算某工况下的正则化频率变化率指标,与频率指纹库进行对比,两者最接近处判定为索撑体系损伤位置。采用张弦桁架的组合损伤识别方法分析试验数据,结果表明:1)基于前三阶频率的正则化频率变化率指标可以有效识别索撑体系的损伤。但由于索撑单元均具有对称性,因此正则化频率变化率指标无法判断对称单元的损伤情况,需要进一步验证。2)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均能够较好地识别上部刚性桁架结构的单损伤和多损伤,但其对不同位置杆件的损伤识别效果略有不同。由于下弦杆直接与撑杆相连,受撑杆影响较上弦杆大,因此曲率模态差法和模态柔度差曲率法对上弦杆的识别效果优于下弦杆。3)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均可以通过曲线定性判断上部刚性桁架杆件的损伤程度,损伤程度越大,曲线突变程度也越大。另外,越高阶曲线突变程度差距越小,因此应利用低阶模态数据定性判断损伤程度。4)与曲率模态差法相比,模态柔度差曲率曲线在非损伤位置突变小,曲线更稳定,受非损伤位置的干扰较少,识别效果更好。基于越多阶模态数据获得的模态柔度差曲率,其曲线在损伤位置发生的突变越明显,且基于前三阶模态数据得到的模态柔度差曲率完全可以满足损伤识别的精度要求。另外,越高阶振型数据得到的曲率模态差曲线突变越大,但其受干扰也越大,一般运用前两阶曲率模态差曲线可以得到较好的损伤识别效果。     

基于隧道-土体体系的时域子结构损伤识别方法

城市轨道地下结构在复杂环境和自身材质劣化等多因素作用下会产生不同程度的损伤,影响城市轨道地下结构的正常服役性能。为了实现城市地下结构的损伤诊断,本文基于动力响应灵敏度模型修正算法,提出了一种时域子结构损伤识别方法,实现了无需输入力和界面力信息情况下结构的损伤识别。针对城市地下结构的超长线状特性和复杂性,以隧道-土体体系的有限元模型为基础,推导了时域子结构动力响应关于结构刚度变化参数和力的正交参数的灵敏度矩阵,同时结合动力模型缩聚技术以降低结构的自由度数量,采用提出的时域子结构损伤识别方法可准确识别出隧道衬砌结构的损伤位置和程度,并与整体结构分析对比,验证了时域子结构识别方法的高效性。     

测量模态不完整情况下空间网架结构的损伤识别

空间网架结构杆件数量庞大,自由度数目很多,要测得完整的模态数据有很大的困难。如何利用有限的测量信息对结构的损伤情况进行判断是一个实际的问题。对测量自由度不完整情况下网架的损伤识别,提出了两步法:第一,将测量的振型通过动力扩阶方法得到完整振型,利用模态应变能进行疑似损伤杆件判断;第二,利用最小二乘支持向量机对第一步判断的疑似杆件进行进一步的杆件损伤定位和定量。以一个空间网架结构为模型进行了数值模拟验证,结果表明对于测量模态不完整的网架结构损伤识别本文提出的方法是有效的。     

张弦桁架结构基于模态参数的损伤识别

以某火车站的大跨张弦桁架雨棚结构为例,采用有限元软件ANSYS建立模型,且利用减小构件截面积模拟弦杆和拉索的多种损伤工况。采用模态置信因子(MAC)法、坐标模态置信因子(COMAC)法和曲率模态法对结构进行损伤识别。结果表明:MAC法可以进行初步损伤判断,但不能进行有效的损伤定位;COMAC法仅在损伤超过50%时才具有较好的诊断和识别效果,COMAC法理论上可实现杆件损伤定位,但需要较多阶振型数据才能判断,实际应用成本偏高;曲率模态法对张弦桁架具有较好的识别效果,无论是弦杆和拉索截面出现损伤,曲率模态指标在损伤处产生突变,按其突变程度大致判断损伤程度,可作为大跨张弦桁架结构损伤识别的有效方法。     

基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明：单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章方法仅能够提高损伤位置的识别精度。     

大跨度空间网格结构的损伤定位

本文建立了基于模态曲率法和人工神经网络技术相结合的、适用于大跨度空间网格结构的损伤定位新方法,即首先应用模态曲率法判断结构是否发生损伤并识别发生损伤的局部结构,然后对发生损伤的局部结构利用人工神经网络技术识别损伤的准确位置。通过分析和比较发现,以模态曲率为基础的损伤参数比较适合于大跨度空间网格结构的损伤定位,三种以模态曲率为基础的损伤定位参数按有效性进行排序,从低到高依次为模态曲率、模态曲率差、模态曲率变化率;针对天津奥林匹克中心体育场大跨度悬挑管桁结构进行了不同损伤状况的数值模拟,验证了所建立的损伤定位方法的适用性和有效性。研究结果表明:利用模态曲率变化率识别损伤发生的大致位置,当单榀桁架发生损伤时,识别的准确率达到100%,当多榀桁架同时发生损伤时,识别的准确率达93.7%;采用人工神经网络技术识别损伤桁架的准确损伤位置时,在无测量噪声影响下,损伤定位的准确率达到97.0%,且测量噪声对损伤定位准确率的影响很大。     

基于交叉模型交叉模态法的损伤识别研究

损伤识别能判断结构是否损伤,并对危险进行提前预警,对避免灾难发生和减轻灾难后果具有重要作用,受到了人们越来越多的关注.交叉模型交叉模态法利用理论和试验模态进行损伤识别,具有物理意义明确、充分利用实测模态等诸多优点.介绍了交叉模型交叉模态法,分析了LANL实验室的一个八自由度结构,提出了一种优化存储方法,分别在完全模态和...     

基于数据融合的张弦桁架多位置损伤识别与抗噪性分析

为提高张弦桁架多位置损伤识别的准确性,将数据融合方法与损伤识别指标相结合,采用D-S证据矩阵理论融合叠加曲率模态改变率和模态柔度差曲率两项指标的损伤识别结果,提出了张弦桁架多损伤的单次融合和两阶段融合识别方法。以某实际工程缩尺简化得到的张弦桁架作为研究对象,设计了两种不同的多损伤工况,通过有限元分析获取了结构损伤前后的前三阶模态数据,并进行了损伤识别分析。结果表明：基于数据融合的多损伤识别方法能够准确地识别张弦桁架多损伤,其能够综合两种单指标的识别结果,降低甚至消除非损伤位置的干扰,有效解决了单指标识别精度低、不能全面反映损伤位置的问题;两阶段融合方法通过两次融合逐步降低了非损伤位置的干扰,识别效果优于单次融合方法。此外,分析中考虑了不同水平噪声对张弦桁架多损伤识别的影响,结果表明：基于数据融合的多损伤识别方法具有较好的抗噪能力,能够降低噪声和非损伤位置的干扰,且两阶段融合方法的抗噪能力优于单次融合方法。     

基于模态应变能的结构损伤识别研究

文中应用有限元分析软件ANSYS10.0建立一个平面刚架结构模型。通过有限元模态分析获得未损伤结构与损伤结构的固有频率和振型。应用单元模态应变能法对模型进行损伤定位。结果证明这种方法对于平面刚架的损伤识别是有效的。     

基于模态扩阶法的结构损伤识别方法应用研究

动力参数法诊断结构损伤时往往需要完整的自由度信息,而在实际工程中很难测量到结构的全部自由度信息.以一钢筋混凝土简支粱为例,通过模态扩阶法将实测的不完备信息扩充到完备的实测信息,使理论自由度与实测自由度相匹配,在此基础上用振型转角差法和模态应变能法对该简支梁结构进行损伤识别.结果表明利用振型转角差法和模态应变能法均较好地...     

桁架结构损伤识别的数据融合方法研究

以数据融合技术进行桁架结构的单损伤和多损伤识别。通过研究基于频率的结构损伤理论,分析归一化的频率和损伤位置的关系;利用小波概率神经网络的算法对决策融合进行修正,建立基于小波概率神经网络的数据融合结构损伤识别模型。运用结构计算软件计算了一典型桁架结构的频率,并融合为小波概率神经网络算法的输入特征向量,并对桁架算例模型结构进行损伤识别。通过桁架不同位置的损伤情况,验证该方法的有效性,并提出工程应用中应注意的问题。研究结果表明,基于小波概率神经网络算法的数据融合技术是一种比较可靠的损伤识别方法,具有良好的工程应用前景。     

基于时域方法的结构状态评估

应用两阶段识别方法,对结构状态进行评估。第一阶段,利用结构不完备测量信息,对结构外荷载进行识别,基于识别的外荷载重构结构时程信息。第二阶段,利用测量时程和重构时程,基于时域灵敏度方法,对结构损伤识别。应用IIRS模型缩聚方法,将8层砌体结构缩聚成8个自由度的剪切型模型。在数值仿真计算中,基于砌体结构的不完备地震时程响应记录,对地震荷载进行识别,并对结构损伤状况进行评估。结果证明,即使在有噪声的情况下,提出的结构状态方法依然能够很好的重构结构响应,并能识别地震荷载和结构损伤程度、位置,较好的计算出损伤程度。