一种两阶段结构损伤识别方法研究

采用曲率模态结合模态应变能对结构的损伤位置和损伤程度进行了识别研究。首先采用改进的曲率模态识别出结构损伤的大体位置,然后采用模态应变能方法对损伤位置的单元进行损伤程度识别。在损伤程度识别时考虑了功能强大的BP神经网络方法。最后,为了验证该方法的有效性,采用了一数值模拟案例进行分析。数值模拟结果表明:曲率模态能够有效地识别出结构的损伤位置,模态应变能能够有效地识别出单元的损伤程度。     

结构模态参数识别的随机子空间法

参数识别是结构健康监测领域研究中的重点。随机子空间法是近些年发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。在随机子空间识别方法中,确定系统的阶数是该方法中的关键工作。稳定图方法是一种比较新颖的确定系统阶次的方法。但该方法容易识别出虚假模态。针对这种情况对稳定图方法进行了改进,避免了虚假模态的出现,进而提高了随机子空间方法的识别精度。最后对此方法在一钢管混凝土拱桥上进行了验证,试验结果表明,该方法具有良好的识别效果。     

基于稳定图的随机子空间识别结构模态参数

结构模态参数识别是结构健康监测的基础或输入.为了有效地识别环境激励下的结构模态参数,使用改进的稳定图结合随机子空间方法进行分析,并采用有限元模型进行了验证.结果表明:改进的稳定图结合随机子空间方法是一种行之有效的结构模态识别方法,可以有效地从环境激励的线性结构响应中获取结构模态参数,并避免了虚假模态的出现.     

基于挠度曲率面积差的桥梁结构损伤识别方法

挠度信息是桥梁健康监测的基础数据,能够为桥梁安全状态评价提供可量化的数据。本文通过分析挠度及其一、二阶导数（转角和曲率）之间的关系,提出了一种利用损伤前后荷载挠度曲线的曲率面积差（Area Difference of Curvature, ADk）来识别结构局部刚度损伤的方法。该方法采用测点数量将损伤前后的曲率曲线所围成的面积划分为若干单元,用各单元面积的平方与所有单元面积平方和的比值作为损伤定位参数,该参数的峰值可定位结构损伤位置。作为理论实例,在一座简支T梁桥的有限元模型中设置不同程度（5%~50%）和不同数量的局部刚度损伤,以各单元的曲率面积差为参数,准确定位了桥梁结构损伤位置。同时,对一座有机玻璃模型桥进行了损伤识别试验。结果表明,损伤位置处的曲率面积差远远大于未损伤位置,能够准确定位结构中微小程度的局部刚度损伤,且不同损伤程度下的曲率面积差与损伤程度无关,即使有测量噪声的情况下也能清晰定位出损伤位置。该方法有助于提高桥梁日常安全巡检的效率,量化检测数据,客观化识别结果,推动在实际桥梁工程中的应用。     

一种基于小波的结构损伤识别方法研究

各类复杂结构在其服役期内,由于受到设计荷载以及各种其它突发因素的作用,使结构发生损伤,从而威胁整个结构的安全。为了保证结构的安全和减少结构的维护成本,采取有效方法对现役的工程结构进行损伤识别工作就显得尤为必要和迫切。本文通过小波变换方法提取模拟响应信号的模态频率,以达到对结构进行损伤识别的目的。模拟结果显示,基于小波变换的结构损伤识别方法将信号变换到时间—频率空间域上,较以往仅在时间或频率域识别方法更能准确地识别结构的模态频率。     

基于刚度矩阵的桥梁损伤识别研究

结构损伤本质上是结构局部刚度和质量的改变,反映在结构动力特性上是模态参数的变化.针对桥梁损伤往往只是局部刚度改变的情况,提出一种基于结构及其子结构的刚度矩阵,利用固有频率和振型确定子结构刚度矩阵的改变程度,以及改变了刚度矩阵的子结构的位置,来判断桥梁损伤的位置及其程度的结构损伤识别方法.从识别结果看,该方法能对桥梁结构的损伤位置及其程度做出准确的识别.,     

基于曲率模态和EEMD的结构损伤识别方法

简要介绍了EEMD和Hilbert-Huang变换的基本原理和方法,利用EEMD的多尺度分解对信号进行局部放大的优点,在结构曲率模态的基础上,提出了一种基于EEMD的结构损伤识别方法。该方法在曲率模态的基础上进行EEMD分解,利用瞬时幅值的定义提出曲率模态空间瞬时幅值奇异性评价指标作为损伤指标,该指标可以判定损伤的存在,确定损伤的位置和估计损伤的程度,通过一简支梁的数值模拟对该方法的有效性进行了验证。     

既有桥梁的病害分析与对策研究

通过对苏州地区既有公路桥梁的现状调查，进行了病害原因分析和上部结构加固技术对策研究。分析了不同加固技术的使用范围、优缺点，展望桥梁技术的发展方向和未来课题。     

简支梁多位置损伤识别研究

曲率模态是结构损伤识别的敏感标示量,采用数值仿真方法,把曲率模态用于桥梁损伤识别.利用简支梁损伤前后一阶曲率变化率作为识别参数,便可明显确定其多处损伤位置.对相关样本参数进行归一化处理并引入噪声干扰,利用BP人工神经网络进行数值仿真计算,也能对其损伤程度进行有效模拟,验证了BP神经网络也有很强的泛化能力及容错能力.     

桥梁结构的损伤识别与定位方法

论述了在桥梁结构损伤识别和定位方法中,根据低频振动数据的技术发展现状及实践中遇到的困难,提出了进一步的可行方法。     

框架结构损伤识别的试验研究

结构损伤识别是开发结构安全监测系统中的一个重要课题。由于结构频率测试容易测试并且有较高的测量精度,因此成为损伤识别中广泛应用的模态参数。根据模态频率的灵敏度分析,本文提出了一种基于结构损伤前后频率变化测量的损伤参数识别方法,用于确定结构的损伤位置和损伤程度。多种工况的框架结构模型的损伤试验结果表明:对于层间剪切结构,通过结构频率变化率法可以确定结构的损伤位置和损伤程度。     

基于概率的减震矮塔斜拉桥的结构破坏评估研究

本文以概率地震需求分析为基础,对天津永定新河特大桥主桥采用无阻尼器和有阻尼器的桥梁结构进行了抗震性能评价及对比.对地震动强度指标(IM)、工程需求参数(EDP)进行了研究,根据结构的地震需求危险性曲线,给出了该两种不同类型的结构在五十年内发生不同程度破坏的概率,从而为地震灾害损失评估提供依据.研究表明无阻尼器情况下,五十年内发生碰撞的超越概率为1.9％,接近极限超越概率;有阻尼器情况下,五十年内发生碰撞的超越概率为0.4％,能很好地满足性能水准要求.     

结构损伤识别反演方法

系统介绍了现有结构损伤识别反演方法，阐述了各反演方法的原理及特点，分析了现有反演方法的优缺点，并对结构损伤识别反演方法的发展进行了展望。     

结构损伤识别的耦合神经网络方法

目的 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络，提出一种耦合神经网络的三级识别模型，以实现对结构损伤的自主识别，方法 采用分步识别的思想，利用ART神经网络首先识别出有损伤的层，然后用遗传算法搜索最佳的BP神经网络结构来分别识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结果 通过对结构健康监测基准问题的计算表明。提出的耦合神经网络的识别模型能够自主识别结构损伤的发生，正确识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结论 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络组成的耦合神经网络识别模型具有自主识别结构损伤发生的能力。且识别速度快，能够正确识别结构损伤发生的具体位置和损伤程度．适宜于在线监测。     

基于双参数的结构损伤两阶段检测方法研究

研究两阶段结构损伤检测方法，建立结构有限元模型，计算曲率模态指标，并根据该指标进行损伤定位。然后计算可能损伤分段每个单元的模态矩参数，估计出损伤分段的损伤程度。对以上2个损伤识别参数进行参数分析．将分析结论用于典型损伤工况的识别并取得成功。文中方法可以确定结构损伤位置，同时针对具体损伤位置给出大致的损伤系数估计值。     

基于PCA与ICA的结构损伤识别

在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上，建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取，并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入，以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC-ASHM任务组提供的用于验证分类正确性的结构基准数据集合进行测试。结果显示：PCA和ICA都能降低信号中噪音的影响，并对特征进行有效提取；基于ICA的模型比基于PCA的模型预测更准确。