基于固有模态函数振动传递率的结构损伤识别

提出了无需量测外荷载的新的结构损伤识别方法,将经验模态分解应用于结构损伤识别,通过求振动响应信号固有模态函数的振动传递率,构建结构损伤识别参数;通过对预置不同开胶损伤程度的玻璃幕墙试件进行动态测试,得到不同损伤程度下玻璃幕墙的固有模态函数振动传递率,并根据振动传递率的差别来识别和评估玻璃幕墙开胶损伤程度。研究结果表明:与传统方法相比,该方法无需量测外荷载也能精确识别结构损伤,通过损伤参数值也能判断损伤大小。     

基于振动传递率的损伤识别仿真研究

为研究基于振动传递率的损伤识别方法的可行性,以一钢悬臂梁为例,进行了多种仿真试验,分别研究了振动传递率的可重复性、损伤敏感性和损伤位置敏感性。仿真试验结果显示:振动传递率不依赖于结构激励荷载;对损伤具有较强的敏感性;能识别结构损伤位置。相对于多位置损伤识别相比,其对于单位置损伤识别具有更好的效果。     

基于频响函数的刚架结构损伤识别研究

简述了结构损伤识别的本质,采用基于频响函数的结构损伤识别方法,从结构损伤定性、定位、定量三方面,对某平面结构进行了损伤识别,数值模拟计算结果表明,该方法简单易行,能够达到较高的损伤识别精度。     

基于应变频响函数曲率的结构损伤识别

为了研究结构损伤并探索其损伤识别指标,基于多自由度体系频响函数,提出了以应变频响函数（SFRF）曲率作为损伤识别参数的结构损伤识别方法,并提出了结构损伤识别指标——SFRF曲率比。在此基础上采用有限元方法,进行了简支板单一损伤、多处损伤等多种工况的算例分析。结果表明：SFRF曲率比对损伤的敏感程度高于由振型、应变、频响函数（FRF）等推演出的特征指标;该方法可用于结构损伤定位以及定性评价多处损伤。     

基于振动传递率的钢质导管架海洋平台结构损伤识别方法研究

基于振动的结构损伤识别方法在应用过程中会遇到激励信息难以获得、实测模态参数不完备以及对有限元模型的依赖等问题。为此,利用白噪声激励下的结构两点加速度响应构造振动传递率函数,通过主成份分析降低其维数,将结构损伤前、后振动传递率函数幅值的主成份变化量作为结构损伤特征向量,输入BP神经网络进行结构损伤识别,并考虑了不同程度噪声对损伤识别结果的影响。钢质海洋平台结构数值模拟和模型试验结果表明,该方法能识别出结构损伤位置并且具有一定的抗噪声能力。     

基于互相关函数的结构损伤识别温度影响分析

以嘉兴某桥梁不同截面动应变为对象,构造不同测点的互相关函数,进行结构损伤分析。提出了基于回归分析的动应变温度效应剔除方法,并对剔除温度影响前后的动应变相关函数幅值进行对比,结果表明剔除温度效应有利于准确判别结构损伤状况。     

结构损伤识别中小波基函数的选择

基于小波变换损伤指标不仅可以反映试件不同加载阶段的损伤程度,还可以为判断结构何时屈服提供一定的依据。小波基函数的选用是该损伤指标应用的一大难点。通过枚举法挑选合适的小波基函数及分解层数,并用此对两种不同边缘约束措施的叠合板式剪力墙和两种普通剪力墙进行了分析,计算结果与试验结果吻合良好,表明该方法是可靠的。     

基于灰色网络的结构损伤识别研究

将用于损伤识别的静态位移曲率置信因子与人工神经网络技术相结合,建立了结构损伤识别的灰色网络系统。利用该系统对悬臂梁结构损伤位置和程度进行了识别分析和判断,可以看出,利用此方法对结构的损伤识别是非常有效的,且该方法不仅具有静态位移曲率置信因子计算简单、准确度高等优点,而且还具有神经网络高度并行运算能力和良好的的容错性。     

基于振动的结构损伤识别研究综述

提供了结构基于振动的损伤识别现状综述,并结合国内现状总结出一般建筑的通用框架.首先介绍了损伤识别的基本原理并总结出基于振动的损伤识别对应于损伤响应、损伤定位、损伤量化以及损伤预测的一般流程.接下来按照损伤识别流程分别介绍了各个步骤的最新进展及应用方法.最后讨论了基于振动的损伤识别的研究方向.     

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。     

基于改进指标的结构损伤程度识别研究

传统的基于频率的损伤程度识别指标是通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到的,在用于结构的损伤程度识别时,误差较大。基于结构运动方程,推导改进的损伤程度识别指标。以钢桁悬臂梁结构进行数值模拟试验,结果表明,所建议的改进方法指标较原来方法指标更为有效。     

基于时频分析方法的结构损伤识别技术研究

随着桥梁服役时间的增加,其安全问题受到很大关注,如何对结构中出现的损伤进行识别尤为重要。传统的检测方法存在着很多局限性,基于结构动态响应信号的检测方法受到越来越多的关注,针对响应信号的非线性、非平稳的特点,时频分析方法可以对信号进行处理,提取出信号中的特征信息,进而发现结构中存在的损伤。通过介绍小波变换和Hilbert-Huang变换两种时频分析方法的理论基础,讨论了它们在结构损伤识别中的应用,并总结了两种方法各自的优势与不足,可以为桥梁结构损伤识别研究提供参考。     

基于频率无反演识别结构损伤的研究

频率用于结构损伤识别,其研究方法分为有、无反演2类。从无反演方法着手,研究了基于固有频率向量法和特征值曲线交点法进行结构损伤诊断可行性。以一简支梁为例,将两者识别的结果进行了对比。固有频率向量法可以准确地识别出结构受损伤的位置,且较准确的识别出该位置的损伤程度,但计算量大,尤其是用于具有分布参数的体系例如桥梁时,由于该体系自由度较多,利用固有频率向量法建立损伤特征库是一个庞大的工程,且如何使用较少的固有频率得到较优的识别结果也是一个亟待解决的问题。特征值曲线交点法可以以较小的计算量准确地识别出损伤的位置,但该位置的具体损伤程度无法较准确识别。     

基于动静结合的桁架结构损伤识别研究

相对位移模态而言应变模态在桁架结构损伤识别方面更具优势。基于动态和静态损伤识别指标,提出动静相结合的新识别指标。新指标具有动测法和静测法的优点,能够在一定程度上过滤掉非损伤单元的干扰,较单独使用动态指标和静态指标更准确、更具优势。通过对一桁架结构的单处损伤和多处损伤进行数值模拟,并分别使用动态、静态和动静结合的三种指标进行损伤识别效果的比较,表明新指标更具优越性。针对算例中不同类型的构件同时损伤时,应变差较小的构件不易识别的不足,提出了二次识别或多次识别的解决方法。     

基于概率模型理论的混凝土结构损伤识别研究

以压电陶瓷(PZT)作为传感器进行混凝土结构损伤研究,提出一种基于概率统计理论的混凝土结构损伤预警算法。探讨了不同的监测信号参数变化对混凝土结构损伤的敏感性,确定了损伤临界值方法。通过对在地震作用下的两层智能钢筋混凝土框架结构的试验研究,验证了提出的损伤识别算法的有效性。结果表明:提出的算法能有效地对混凝土结构进行损伤预警及损伤程度识别,在实际的工程结构中有着很好的应用性。     

基于神经网络的结构损伤识别研究进展

为提高结构损伤识别方法的精确性和适用性,将神经网络引入到结构损伤识别中。介绍了神经网络的由来、原理和研究意义,概述了国内外基于神经网络的结构损伤识别研究进展。通过分析可以看,出用于结构损伤识别的神经网络方法有着广阔的应用前景。论文针对进一步研究的方向提出了建议。     

基于递归图的结构损伤识别

结构损伤检测是建筑、机械等工程领域中的一大热点,通过振动信号对结构进行整体评估,了解结构当前的状态,并基于此为结构的运营维护提供参考依据,具有重要工程意义。递归图具有能反映结构内部特性的特点,递归图定量分析方法常用于分析结构的信号递归图,本文使用五层钢框架模型实验探讨了利用该方法进行结构损伤识别的可行性。     

基于神经网络的结构损伤识别综述

简单介绍了神经网络技术及其分类方法,对使用神经网络进行斜拉桥损伤识别的基本流程进行了详细阐述,并分析了输入向量的选择优缺点,以期促进基于神经网络的结构损伤识别技术的推广应用。     

基于RBF神经网络的网架结构损伤识别试验研究

针对网架结构损伤识别中模态密集、自由度高等困难,利用RBF网络良好的容错性和鲁棒性,依据损伤前后的网架结构模态参数发生变化理论,提出了基于模态参数和RBF神经网络的网架结构损伤识别方法。以一个6 m×7.5 m的正放四角锥网架结构为研究对象,首先依据连续倒塌理论计算各杆件的重要性系数,确定模拟损伤杆件位置;然后以损伤前后结构的标准化频率平方变化率及标准化位移振型的组合参数作为RBF神经网络的损伤指标,利用有限元分析得到学习样本,试验分析结果作为测试样本。采用二阶段损伤识别方法,首先在所有杆件中排查出可疑受损杆件位置,最后再精确识别损伤位置和程度。结果表明,该方法能够很好地识别网架结构的损伤位置和程度。     

基于AR模型和GRNN的结构损伤识别研究

文中建立了一种基于AR模型与广义回归神经网络(general regression neural network,简称GRNN)结合的损伤识别模型。首先,对加速度响应信号建立AR模型,其次选取损伤和无损工况下的AR模型系数的变化比作为损伤指标,最后利用GRNN神经网络进行结构损伤位置识别。通过五层海洋平台结构的数值模拟及其分析结果验证了该方法的有效性和抗噪性。