基于频率响应和统计理论的结构损伤识别研究

为了解决测量噪声下的损伤定位和定量识别问题,提出了基于测量位移的两阶段识别方法和基于统计理论的损伤敏感度分析方法。首先利用损伤刚度的改变特性和测量位移来确定损伤指标,再通过损伤指标的相关自由度变化来确定损伤单元,然后利用自由度缩聚的方法推导出损伤程度的定量计算公式。并利用统计理论来分析噪声对识别结果的影响,推导出损伤指标和损伤程度的噪声敏感性计算公式。数值仿真结果表明,基于测量位移的两阶段损伤识别方法不仅可以精确的识别出损伤位置和程度,而且识别效果受测量噪声的影响较小,该方法明显优于直接广义逆法。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

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。     

基于局部动力测试的结构损伤识别方法与试验

为解决试验数据采集量少、数据信息不完备、结构局部损伤识别敏感性低等问题,提出利用结构局部动力测试数据进行结构损伤的方法。首先,通过原结构局部动力测试试验,得到原结构的局部激励时程曲线和加速度响应时程曲线;然后,在试验数据基础上,根据附加虚拟质量法构造新结构,并求得新结构的加速度频率响应函数;接着,根据频率响应函数,识别出新结构的试验频率,并将该频率与有限元模型计算得到理论频率对比,识别原结构的损伤。桁架结构的局部动力测试结果表明,所提方法可以准确地识别出桁架结构的损伤,并且具有较高的精度。     

基于结构响应统计特征的神经网络损伤识别方法

提出一种采用结构动态响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法,并对其进行了数值模拟和实验验证。首先,通过敏感性分析,分析了采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的可行性;然后数值模拟了一三跨连续梁采用结构位移方差作为损伤指标的神经网络损伤识别过程,其结果表明,经过训练的神经网络可以准确的识别出单损伤和多损伤工况中的损伤位置和损伤程度;最后进行一组两端固定的简支梁模型实验来验证所提出损伤识别方法的有效性。实验结果表明,对于单损伤工况,神经网络可以准确地识别出结构中损伤位置和损伤程度,对于双损伤工况,神经网络可以准确地识别出损伤位置,而损伤程度识别略有偏差。最后得出结论,采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法是可靠有效的。     

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。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

基于时域残余力向量特征分解的结构损伤识别方法研究

提出基于时域残余力向量的结构损伤识别方法。从结构振动方程出发,推导强迫振动条件下由结构动力响应求解时域残余力向量的表达式。时域残余力向量包含与损伤过程相关的时间信息,可以用来识别损伤发生的时刻。通过结点时域残余力向量值的变异系数建立损伤位置指标,识别损伤位置。建立结构残余力矩阵特征分解方法,特征分解获得的特征向量在损伤前后不发生改变,而特征值与单元刚度相关。因此,可以从特征值中提取单元刚度参数构建损伤程度参数,直接识别损伤程度。将时域残余力向量方法应用于武汉军山大桥模型的损伤识别,结果表明：提出的方法在单点激励和多点激励下均可高精度地识别出损伤发生的时刻、位置和程度。提出的方法通过对时域残余力向量特征分解提取损伤时刻、位置和程度指标,计算过程直观且精度高,避免了繁琐的时频变换、优化迭代等计算过程。     

基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位EI北大核心CSCD

为进一步提高无监督模式下的结构损伤定位精度,提出了一种基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位方法。通过传感器集群BLSTM模型的建立,对不同位置处传感器的虚拟脉冲响应函数进行了预测,进而通过基准工况与未知工况模型预测残差的信息熵,构造了一种新的损伤识别指标,并依此进行损伤定位。通过8自由度质量弹簧系统试验、工字钢梁模型试验,以及桁架结构数值模拟,对方法的有效性和适用性进行了验证。结果表明,该研究提出的基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位方法,可以对结构的单一位置损伤和多位置损伤进行准确定位,且可通过同一位置处损伤指标的变化对损伤程度进行判别,即使在外界环境变化和较高的噪声干扰下,仍能取得较好的损伤定位效果,具有良好的环境适应性和抗噪声干扰能力。     

自由度匹配技术在网壳结构损伤识别应用中的比较研究

测试自由度与有限元模型自由度不匹配是损伤识别技术应用于实际工程的最大障碍，动力模型缩聚和特征向量扩充技术是解决这一问题的主要手段。提出了基于剩余模态力和最小秩摄动理论的两阶段损伤识别算法，对几种模型缩聚技术和特征向量扩充技术在网壳结构损伤识别应用中的可行性、优缺点及适用范围进行了比较研究。通过单层短程线网壳结构模型的数值模拟，同时考虑测试噪声影响，实现了测试信息不完备情况下的网壳结构损伤识别。结果表明，本文所提出的损伤识别算法可以识别出网壳结构的单位置刚度损伤，而且利用Guyan静态缩聚法和Guyan扩充法进行自由度匹配后的损伤识别结果非常准确，它们是网壳结构损伤识别应用中模型自由度匹配的最佳选择。     

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。     

Damage assessment in plate-like structures using a two-stage method based on modal strain energy change and Jaya algorithm

The paper presents an effective two-stage approach based on modal strain energy change and Jaya algorithm for damage assessment in plate-like structures. In the first stage, a newly developed damage indicator, named as normalized modal strain energy-based damage index (nMSEBI), is proposed to help locate potential damage elements more effectively. After eliminating most of the healthy elements, the actual damaged sites and its extent in plate structure are determined in the second stage by minimizing an objective function, which is solved using Jaya algorithm. For finding a suitable objective function used in optimization process, two different objective functions are considered to examine their effects on the performance of the utilized optimization algorithm. The efficiency and accuracy of the proposed two-stage damage detection method are investigated by two numerical examples comprising a concrete plate and a four-layer (0°/90°/90°/0°) laminated composite plate with multiple damage locations. All of the obtained results indicate that even under measurement noise, the proposed method can identify the actual damage sites and estimate the extent of damage with high precision. In addition, the numerical results also show that the computational cost of the optimization process using the objective function based on modal flexibility change is much lower than that using the objective function based on mode shapes change.     

利用组合参数的结构损伤识别及试验研究

利用状态向量直接求导的新方法，全面地分析了基于结构振动模态参数(频率、特征向量和动柔度)关于设计参数(质量、刚度和阻尼)的相对灵敏度。该方法比传统的方法计算简单方便，而且弥补了传统方法中参数考虑不全的缺点，这样更符合实际工程。对一框架结构进行了数值模拟分析，研究表明动柔度矩阵关于结构刚度灵敏度相对于其他模态参数为最高，振型次之，频率为最小，这对选取损伤特征参数时有重要参考价值。提出由结构前几阶固有频率变化率、频率变化比值以及动柔度置信因子构成的组合参数作为神经网络的输入向量的损伤识别方法，对于多种工况进行了框架结构模型的振动试验。试验结果表明：采用组合参数训练的神经网络，对结构损伤位置和程度识别较采用单一参数具有更好的识别效果。     

Two-Stage Multi-damage Detection Method Based on Energy Balance Equation

In order to solve structural multi-damage identification problem, a two-stage damage detection method based on energy balance equation and evidence fusion is presented. First, a Frequency Change Identification (FCI) method and Modal Strain Energy Dissipation Ratio (MSEDR) method are utilized to preliminarily identify structural damage locations, and then a Fusion Damage Localization (FDL) method based on evidence theory is proposed to precisely detect damage locations. The FDL method mainly utilizes evidence theory to combine both the FCI localization information and the MSEDR localization information. Thus, more precise damage localization information can be acquired. After the damaged locations are determined, an Energy Balance Equation (EBE) index is presented to identify structural damage extent. Considering that strain energy dissipation should be equal to the change of modal strain energy, a quartic EBE equation is deduced, and structural damage extent can be obtained through the solution of the equation. An average quantification index is also proposed to improve identification precision. The simulation results demonstrate that the FDL method can perfectly detect structural damage locations, and the EBE index and average index can identify structural damage extent.     

基于经验模式分解的框架结构螺栓松动检测实验研究

螺栓松动损伤具有非线性特征,在低、高频激励共同作用下,结构动力响应会出现高频激励与结构固有频率之间的调制现象。利用该调制现象,本文发展了一种基于经验模式分解(EMD)的螺栓松动检测方法,分别对高频正弦和随机激励下结构响应信号进行EMD分解并作功率谱分析,采用EMD分解后含有调制成分的高频固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标来识别结构螺栓松动。采用多尺度法进行单自由度非线性模型分析解释高频调制现象,并通过螺栓连接框架结构的振动实验验证了该方法的有效性。结果表明,螺栓松动时,响应信号频域中出现高频激励与固有频率间的调制成分,所构造的能量损伤指标能够有效识别螺栓松动损伤,并且对于初始松动损伤识别更为敏感。     

基于加速度响应相关性的结构损伤识别方法

通过推导证明了加速度响应的相关特性包含结构的模态信息,与结构损伤的程度和位置相关,提出加速度响应相关特性作为结构损伤因子的损伤识别方法,以该指标作为BP神经网络神经元,判断结构的损伤程度和损伤位置。利用有限元分析证明了该方法的有效性,通过试验研究验证了该方法的适用性。     

Local Damage Detection with the Global Fitting Method Using Mode Shape Data in Notched Beams

Damage in a structure alters its dynamic characteristics such as frequency response functions and modal parameters. The present study extends the ‘gapped smoothing method’ for identifying the location of structural damage in a beam by introducing the ‘global fitting method.’ The procedure uses only the mode shape data obtained from a damaged structure with an assumption that the undamaged structure is homogeneous and uniform and the damage size is small. The sensitivity of damage detection algorithm is evaluated using a finite element analysis (FEA) of a few beams having a notch. Structural irregularity index (SSI) was used to identify the locations and size of damage. The ability to detect damage was enhanced by averaging SSI over a few modes. A statistical procedure was applied to identify damage with respect to background noise. A methodology and quantitative criteria was developed to select the optimum excitation grid spacing. Numerical results showed that the present method can detect both narrow (13 mm width) and wide damage (126 mm width) associated with less than 3% local thickness reductions. Experimental results validated the numerical results and detected the depth to thickness ratio about 41% and 35% for the wide and narrow notch beams, respectively. The present method showed improved resolution on detecting the location and size of damage in a beam over the previous methods using mode shape data reported in literature.     

基于改进加权D-S信息融合的结构多损伤位置识别

将信息融合技术中的D-S证据融合理论应用于结构的多损伤定位问题,为了解决证据融合理论中的不同证据应具有不同的重要性的问题,提出了一种新的加权证据调整的方法。这种方法利用加权平均值和优先权的证据分布形态对证据进行了加权调整,调整后的证据保证了加权平均值不变以及优先权证据分布形态的稳定。仿真结果表明,采用了证据融合方法的多损伤定位,可以产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决,而基于改进加权证据融合技术具有更好的对多损伤定位的识别,优于基本D-S证据组合方法以及其它加权证据组合方法。