基于模态应变能和小波分析方法的网壳结构损伤识别研究

工程结构损伤的识别与定位研究以往主要针对梁、框架等结构形式.损伤表现为信号局部特征的改变,而小波分析在时域和频域上都具有表征信号局部特征的能力.为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到网壳结构损伤识别中.根据小波奇异性检测理论,提出将模态应变能和小波变换相结合的方法对网壳结构进行定位,即以结构损伤前后单元模态应变能差作为结构损伤指标,对其分别进行bior6.8连续和离散小波变换,利用小波系数极大值点判断网壳结构有无损伤和损伤位置.以跨度40m的Kiewitt网壳结构为例进行数值模拟,结果表明:基于模态应变能和小波变换相结合的方法,在测得一阶模态下,不但对单一损伤而且对多损伤均能有效地识别出结构的损伤位置,证明该方法对此类结构损伤定位具有有效性和实用性.     

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。     

基于小波包分解的框架结构损伤识别研究

应用小波包分解技术,构造了基于综合能量曲率差的损伤识别敏感参数,并对结构的损伤定位和损伤定量进行了研究,结合一个三维框架模型进行了损伤工况的数值模拟,研究结果表明文中提出的损伤识别方法具有较好的损伤识别能力。     

基于小波包能量变化率的斜拉桥损伤识别浅析

文章根据小波包变换基本原理,构造了小波包能量变化率指标,并将其应用于斜拉桥主梁的损伤识别中。将信息熵作为代价函数,探讨了不同小波包分解层次与小波基函数在损伤识别中的效果,给出了最优小波基和分解层次的选取方法,并将选定的小波基和分解层次运用于斜拉桥主梁损伤识别。结果表明,Daubechies小波基尤其是高阶Daubechies小波基的识别效果较好,且分解层次越大,识别效果越好,但计算量也会随之增加,因此实际工程中应综合信息熵和计算时间来确定分解层次;小波包能量变化率指标对损伤较为敏感,能够检测出损伤发生的位置。     

基于结构挠度和小波变换的梁式结构损伤识别

基于小波函数对损伤前后的结构挠度曲线进行多层分解,提出了一种梁式结构的损伤识别方法。该方法可以通过小波变换系数的变化和分布情况来识别结构是否损伤并确定出损伤的具体位置,数值模拟悬臂梁桥的结果显示该方法对于梁式结构的单一损伤和多损伤情况具有一定的适用性。     

基于动力特性的复合支柱绝缘子节点损伤识别方法研究

以支柱类复合电气设备为研究对象,分析了结构损伤对其自振频率、振型等动力特性的影响,并通过预设损伤,运用基于动力特性的识别方法进行损伤识别分析。结果表明,绝缘子节点发生损伤会导致结构自振频率降低,且节点损伤程度越大,结构自振频率下降幅度也增大。通过损伤前后结构自振频率变化的平方比可快速准确定位绝缘子节点损伤位置,而采用基于振型曲率模态的损伤识别方法,不仅可以识别出支柱绝缘子发生损伤的位置,还可以判断其损伤程度。     

基于振型差与小波变换的结构损伤识别方法

对基于小波变换的结构损伤识别方法进行了研究,推导了小波变换理论,提出了基于一阶振型差与小波变换相结合的损伤识别方法。以结构损伤前后的一阶振型差作为原始信号,进行小波变换,通过小波变换系数的峰值来判断损伤位置。通过简支梁算例设定3种工况验证了这一方法的有效性,结果表明:采用该方法能够准确的识别出文中梁结构发生损伤的位置,新方法较仅采用损伤后结构的振型作为原始信号更加有效。     

基于小波包能量分布和大小变化的结构损伤识别对比分析

为了对比基于小波包能量分布变化和大小变化的损伤识别指标对结构损伤的识别能力,从数理统计特性出发,以小波包能量特征向量均值改变量、标准差改变量、均值改变量曲率和标准差改变量曲率作为损伤识别指标,选用三层空间钢框架结构为研究对象,采用有限元软件ABAQUS建立不同损伤工况下的三维有限元数值模型,并进行动力时程分析,研究在冲击荷载作用下四种指标的识别灵敏度以及小波包分解层数、小波基函数和环境噪声对损伤识别结果的影响。结果表明,四种指标都能较好识别结构损伤;小波包分解层数和小波基函数的选取对识别结果影响较小;面对环境噪声的干扰,特征向量均值改变量和标准差改变量比均值改变量曲率和标准差改变量曲率作为损伤识别指标更具有鲁棒性。     

基于小波包能量变异最值指数的RC框架损伤识别

小波包变换可以将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频带,而各频带信号的能量变化包含着丰富的损伤信息。结合八层框架模型模拟地震振动台试验结果,对不同工况下的结构加速度时程响应进行小波包分解和重构,得到小波包能量谱。对不同频带下的小波包能量谱进行统计分析,利用小波包能量变异极值指数对框架结构的损伤进行评定。结果表明:损伤程度不同,小波包能量变异极值指数明显不同。因此可将小波包能量变异最值指数作为损伤程度的指标进行损伤识别。     

移动荷载作用下地下结构损伤识别方法

将超长线状地下结构简化为粘弹性地基上无限长的Timoshenko梁,提出了一种基于小波理论的移动列车荷载作用下地下结构的损伤识别方法。用扭转弹簧的刚度变化模拟地下结构管片的裂缝损伤,以移动列车荷载通过轨道时测点的加速度响应时程为输入,对其进行连续小波变换,通过小波残余力指标识别结构发生损伤的位置。通过数值算例考察了不同程度损伤、多损伤下的损伤识别。同时,研究了损伤形式对损伤识别结果的影响。此外,进行了粘弹性地基上的带法兰铝管模拟的缩尺隧道试验,环与环之间通过螺栓连接,试验结果证明该方法可有效识别不同损伤工况下的结构损伤,验证了该方法的有效性。     

基于斜率模态的统一化损伤识别指标研究

提出了一种基于规则结构第一阶频率斜率模态的梁式结构损伤定位与程度识别方法.分析比较了第一阶位移模态及其斜率模态对于结构系统参数的敏感性.结合有限元模型,形成一系列以斜率模态为基础得到的统一化损伤识别指标(UDI),以该指标表现出的损伤状态在不同损伤工况下对于任意楼层损伤程度都具有稳定性,这样就避免了大型损伤特征矩阵的计算.使用UDI指标对一剪切型梁在单损伤与几种多损伤工况下进行了损伤识别与定位,并且分析实际结构与数值模型系统参数存在误差的情况下的识别效果.还考虑了减少测点布置后的损伤识别效果,且对识别误差的原因进行了分析.研究结果表明:基于第一频率斜率模态的UDI指标在具有近似数值模型的条件下,能够确定损伤位置并且可以较精确地估计损伤程度,而且识别速度快.     

环境激励下基于小波包能量曲率差的框架结构损伤定量识别

损伤识别指标小波包能量曲率差对结构损伤定位的有效性已通过数值仿真、室内试验和工程项目的验证,但缺乏对结构损伤定量的分析。以3层空间框架结构为研究对象,采用有限元软件ABAQUS进行数值模拟和动力时程分析,引入虚拟脉冲响应函数,考察结构外部激励、损伤程度、损伤位置和弹性模量对其识别效果的影响,研究小波包能量曲率差对结构损伤程度的定量估计。结果表明：引入虚拟脉冲响应函数不影响小波包能量曲率差的损伤定位识别效果,并可有效减弱外部激励对其的影响;结构损伤程度、损伤位置对其有影响,弹性模量大于3.0×10¹⁰ Pa(包括等于3.0×10¹⁰ Pa)时对其无影响;通过数值拟合公式可以有效地定量识别结构损伤程度。     

粒子群算法在网架结构损伤识别中的应用研究

粒子群算法作为新兴的智能优化算法,因其处理优化问题突出已逐步应用在结构损伤检测领域,基于粒子群算法,提出了网架结构损伤识别方法。首先利用模态保证准则(MAC),结合频率和振型在损伤识别中各自的优势,构造了基于频率和振型的适应度函数;其次,以两个测试函数来对比分析,说明改进的粒子群算法寻优性能更佳;最后,通过一个网架结构仿真模型算例,对所提方法的有效性进行验证。设置了3种工况进行损伤识别并对结果进行分析,结果表明基于粒子群算法的损伤识别方法能够准确识别出损伤发生的位置及程度。     

基于小波变换的弹性地基梁的损伤识别

把曲率模态识别结构损伤的方法和小波变换识别损伤的方法相结合,提出了一种基于小波分析的识别结构损伤的方法。利用bior1.1小波函数对结构的曲率模态进行小波变换,识别出结构的损伤。最后通过数值模拟一损伤的弹性地基梁,验证了该方法的有效性,该方法对工程结构损伤识别具有参考价值。     

基于小波分析的结构损伤信号奇异性检测

结构发生损伤时,其动力特性会发生突然变化,因此会产生奇异信号。Lipschitz指数是表征信号局部奇异性特征的一种度量,可以用来识别结构损伤的发生。小波变换是一种时频域分析方法,具有多分辨率分析的特点,是奇异性信号分析的合适工具。在突变时刻小波系数出现模极大值,通过小波系数模极大值求得的Lipschitz指数可以作为衡量突变程度的指标,由此可以准确识别结构发生损伤的时刻。通过对一空间结构损伤前后加速度信号的奇异性进行分析,验证本文的相关理论。     

小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解，根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征，从而识别结构多次出现损伤的时刻，实现对结构损伤时刻的监控；对结构第1层加速度响应信号做小波包分解，得到各频段能量的特征向量，作为特征参数输入到BP神经网络中实现结构多处损伤位置和程度识别。模拟算例表明，小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构多处损伤的时刻、位置和程度，具有一定的可行性。     

基于统计小波包能量分布的结构健康状况预警

如何从健康监测系统采集的海量数据中挖掘并识别结构特征信息,提取结构损伤敏感指标,对结构进行健康预警是重要的研究课题。将环境荷载激励技术与小波包分析相结合,对环境激励作用下的结构动力响应求互相关函数,通过对互相关函数进行小波包分析,提出了两种基于小波包能量分布的结构预警指标。为降低采集信号噪音及随机性的影响,提出了采用统计方法对预警指标进行收敛性分析来确定健康状况预警指标的基准值和预警阀值。将提出的方法用于武汉阳逻长江大桥健康状况预警,结果表明提出的方法可以有效用于结构健康状况预警。     

利用加速度响应信号评估大跨度连续刚构桥的安全

介绍了小波包能量谱的结构损伤识别指标——相对小波熵损伤指标S WT;通过对大跨度连续刚构桥的数值分析,考察了损伤评估方法运用于实桥的可行性,并利用3年的加速度信号对实桥的损伤状况进行了评估。结果表明:该方法利用了虚拟脉冲函数,可以消除环境噪声的影响,S WT具有良好的损伤识别能力,能发现刚构桥的初期损伤和实际损伤位置。     

基于小波分析的网架结构杆单元损伤检测研究

网架是以杆单元作为主要构件的结构,节点损伤信息无法反映损伤杆单元的真实位置。采用单元损伤信息作为杆单元损伤位置判定的参数,结合杆单元损伤前后的应变模态差,建立了杆单元应变模态损伤识别方法。损伤表现为信号局部特征的改变,而小波分析在时域和频域上都具有表征信号局部特征的能力,故将杆单元损伤前后应变模态差作为结构损伤指标,应用小波变换对网架损伤杆单元进行定位。将该方法应用于一个正放四角锥网架结构的杆单元损伤识别,结果表明,该方法在低阶模态下就能较准确地定位网架结构中单一或多个损伤的位置。     

基于响应面模型修正的桥梁结构损伤识别方法

及时、准确地发现桥梁结构的早期损伤,避免桥梁结构的突然破坏或倒塌,无疑具有重要的理论意义和重大的社会经济效益。文章提出基于响应面模型修正技术和单元模态应变能损伤指标的结构损伤识别方法,通过简支梁室内模型试验来检验方法的有效性,进而以下白石大桥为背景,通过数值模拟方法基于响应面模型修正和单元模态应变能指标进行下白石大桥支座损伤识别。结果表明:单元模态应变能损伤指标对开裂损伤和支座损伤具有较好的敏感性,可识别出多损伤位置和损伤程度,具有应用到实际工程结构进行损伤识别的潜力。