基于信息融合理论的弧形闸门损伤识别方法

针对弧形闸门结构对称位置多损伤识别问题,无论是基于柔度灵敏度的损伤识别方法,还是基于应变变化率的损伤识别方法,对于结构损伤的识别效果均不理想,容易造成单元误判和损伤程度识别偏差较大的问题。采用信息融合技术,基于D-S证据理论和Bayes定理,将柔度灵敏度法和应变变化率法的损伤识别结果进行融合。仿真结果表明:两种方法融合后的识别结果相差不大,与单一动静力损伤识别方法相比,基于信息融合的损伤识别方法能够有效提高识别的准确性,在水工结构损伤识别领域有较好的应用前景。     

基于支持向量机和模态参数识别的导墙结构损伤诊断研究

水电站厂坝问溢洪道泄槽的导墙结构长期处于水流交变荷载作用,容易造成结构损伤.为对导墙结构的损伤进行有效的定位和评估,本文首先提出一种基于流激振动响应的结构模态参数的遗传识别方法,通过该方法对导墙结构的模态参数进行了识别;然后将有限元计算和支持向量机技术相结合,进行导墙结构的损伤定位和损伤程度评估.结果表明:基于遗传算法的结构模态参数识别方法能够较准确的识别出结构的模态参数,并确定损伤的部位.其结构损伤程度则可通过结构振动频率平方值的变化来评估.     

基于柔度灵敏度的弧形闸门损伤识别研究

基于柔度灵敏度的结构损伤识别理论,针对柔度灵敏度法在实际工程振动测试中结构柔度矩阵和单元刚度矩阵难以准确获得的问题,提出了一种新的改进算法,优化和减少输入量,以满足其在实际工程应用中的需要。该算法通过提取结构前几阶低阶模态,计算结构柔度矩阵;依次假定各单元发生损伤,构建结构损伤前后柔度改变量矩阵,实现结构损伤的准确识别。以水工弧形闸门为例,开展柔度灵敏度的损伤识别方法研究,数值模拟结果表明:该方法能够较为准确地定位损伤单元,避免对称单元误判的产生,为水工结构实际工程的损伤识别提供了重要的理论依据。     

基于加权最小二乘的结构模态参数与损伤识别

为提高利用最小二乘进行模态参数识别的精确度,提出了分频段加权最小二乘模态参数及损伤区域识别方法。分别基于各频率段能量和普通克里金插值作为权值,加权计算模态参数。将此方法应用于识别时变系统,用于Koyna混凝土重力坝在地震作用下损伤识别中。结果表明,识别的固有频率时程曲线可以准确地对结构损伤情况进行描述,根据坝体观测点在初始和损伤结束时刻的响应信号识别的归一化振型可以对结构损伤进行定位。该方法可以较大地提高结构模态参数的识别精度,并且准确地识别结构的损伤区域。     

论梁结构损伤的诊断方法

梁是工程结构的基本单元,其受载后的裂纹损伤问题是经常导致事故的原因,对其进行损伤程度的诊断和预测,是保证工程结构安全的前提。该文论述了目前梁结构损伤识别的主要方法,即基于振动的损伤识别、小波分析法、神经网络的损伤识别方法等,分析了各种方法的优缺点,详细介绍了一种改进残余力向量法,即结合残余力向量法和灵敏度分析进行结构损伤识别,应用该方法对矩形等截面悬臂梁的损伤识别进行诊断,并进行了数值模拟。结果表明,改进的残余力向量法用于梁结构的损伤识别,不仅可以诊断出损伤的位置,还可以定量地诊断出损伤的程度,与数值模拟结果吻合。改进的残余力向量法在梁结构的损伤诊断方面具有较高的诊断精度。     

基于模态应变能的水工泄流结构损伤识别研究

逐渐积累的损伤会使水工泄流结构中特定部分的质量或刚度损失而引起结构动力特性发生变化,这都将在模态测量中有所反映,以结构模态参数为基础,准确判断泄流结构所存在的损伤(特别是水下部位),对整个泄水建筑物的安全至关重要。以水工泄流结构中的弧形钢闸门及混凝土导墙结构为例,研究了基于结构模态参数的水工泄流结构损伤识别方法,基于单元模态应变能方法对泄流结构不同位置相同程度的损伤以及不同位置不同程度的损伤进行了识别。结果表明,该方法可以准确识别泄流结构的损伤,对基于振动响应的泄流结构无损动态检测及其水下部位隐患诊断具有一定的应用价值。     

工作应变模态时域识别方法研究

由于应变型指标比位移型指标对结构损伤具有更好的识别能力,在考虑了环境激励的优越性的情况下,借鉴环境激励下位移模态时域识别方法,提出了基于应变模态特征系统实现的时域识别方法.采用随机减量技术对随机应变响应信号进行预处理,得到系统的应变自由衰减曲线,近似获得应变脉冲响应数据.构造Hankel矩阵,通过奇异值分解得到该系统的最小实现,最后对最小实现状态矩阵进行特征值分解,推导得到应变模态参数的时域识别方法.     

水工结构模态参数识别的数值模拟

结构模态参数识别是对结构施加激励,采集结构上关键点的响应,分析激励和响应间传递函数以提取出结构本身固有频率、阻尼比、振型等模态参数。当前,模态参数识别方法均是基于线性系统推导建立的,当结构存在裂缝等具有非线性特性时,仍旧用基于线性识别方法求解的结果具有多大的可信度则难以确定,这也是当前线性系统参数识别方法的一个不足。本文分别对线性和非线性数值结构模型进行激励并获取响应数据,各自用单模态和多模态识别方法进行参数识别,分析结果发现,当前模态参数识别方法对线性结构具有较高的精度,但对非线性结构的适用性则有待进一步提高,随着对非线性结构激励的增大,识别结果越接近弱化线性结构近似特征值分析结果,但均不大于对应线性结构特征值分析理论值。     

三维激光扫描系统在岩体结构面识别中的应用

现阶段岩石工程仍主要通过罗盘进行裂隙结构面的工程勘察,而三维激光扫描技术可替代这一传统地质勘察手段。本文给出了该技术半自动和全自动化的两种岩石结构面识别的方法和步骤。半自动结构面识别方法首先进行坐标变换,根据扫描坐标点云数据拟合平面,求解岩石产状。全自动结构面识别方法则要根据扫描数据进行表面重建,应用模糊聚类方法对结构面进行分组,以Fisher分布的K值作为判断聚类效果的指标,通过去除边界点,逐步迭代获得出露岩体结构面组的优势方位。最后采用全自动结构面识别方法进行实例分析。研究表明,采用该技术可方便得到岩石体的优势产状,扩展了岩石勘察的范围。     

基于应变传递率的管道结构损伤识别研究

为了研究海底管道损伤识别的分布式监测方法,在标量传递率概念的基础上提出了应变传递率概念和相应的损伤识别方法来对海底管道进行损伤识别,并通过有限元模型模拟对该方法进行了验证。对管道模型的不同损伤程度进行了分析,对比发现该方法相比加速度传递率和理论传递率对损伤程度更加灵敏。对不同边界条件进行分析,发现该方法对损伤位置的识别不受边界条件的影响。对参考单元的选取进行了验证分析,验证了参考单元应选择远离反弯点的非损伤位置。     

基于统一场景的重力坝极端动力灾害链传递混合模拟方法

针对水电工程多灾害耦合效应连续模拟数据传递困难且缺乏全过程顺次模拟工具等问题,结合灾害链传递过程中的关键节点及参数,提出了多种数值模拟工具和物理引擎耦合的动力灾害链传递混合模拟方法。该方法采用数值模拟工具得到结构强度、变形等物理场及破坏模式,通过二次开发将物理场变量及结构破坏模式映射进入物理引擎,基于计算流体力学方法和物理引擎模拟方法顺次混合模拟结构损毁后的块体运动、库水下泄和洪水演进过程,从而实现极端动力灾害链传递的全过程模拟。某重力坝枢纽极端爆炸毁伤事故动力灾害链传递验证结果表明,该方法克服了单一数值模拟工具的局限性,实现了从原生灾害的结构响应到次生灾害演进全过程的集成一体化仿真预演,在计算精度和效率方面均达到工程应用尺度上较为理想的效果。     

基于遗传算法和神经网络的结构损伤识别研究

应用遗传算法来优化神经网络的连接权值,在此基础上提出了基于遗传算法和神经网络的结构损伤诊断方法,并以一个矩形截面简支钢梁的损伤识别为例,进行了实例应用研究。该方法弥补了传统的BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺陷。研究结果表明遗传算法和神经网络结合后兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

碾压混凝土的正交异性损伤本构模型研究

根据碾压混凝土拱坝的结构特性与碾压混凝土材料的破坏特征，以Sidoroff各向异性损伤理论为基础，建立了碾压混凝土正交异性损伤本构模型；基于正交异性损伤模型的损伤传递方式，导出了碾压混凝土材料的损伤演化方程。以碾压混凝土在复杂应力下的试验资料，对碾压混凝土正交异性损伤本构模型进行了验证。     

混凝土重力坝在地震荷载下的稳定分析

采用混凝土损伤塑性本构模型,利用有限元分析软件ABAQUS进行混凝土坝的结构计算,分析某混凝土坝在地震荷载下的响应,分析结构的稳定性和任意荷载作用下结构的破坏情况.计算结构表明:采用混凝土损伤塑性本构模型,利用有限元分析软件ABAQUS进行混凝土坝的结构计算,可以更加直观反映混凝土坝的应力、应变和整个坝坡破坏发展过程....     

Coupled Hydrodynamic and Geospatial Model for Assessing Resiliency of Coastal Structures under Extreme Storm Scenarios

The hydrodynamic effects of flooding during extreme storm events are the leading cause of structural damage to impacted properties and due to their complexity, it is difficult to accurately estimate structural damage and flood vulnerability. We propose a robust structural damage assessment model that considers the dynamic behavior of flooding coupled with the structural and regional characteristics of buildings by using of a pair hydrodynamic model i.e., the advanced circulation (ADCIRC) and two-dimensional unsteady flow (TUFLOW). Fine-scale inland flooding scenarios were developed to simulate heavily impacted areas of coastal New Jersey in the United States (US) based on the historical storm Hurricane Sandy (2012). The models were calibrated and validated using multiple sets of observed data as well as using several performance metrics. The corresponding Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) and R-squared (R²) values were found to be in the range of 0.426–0.81 and 0.56–0.91, respectively, during the ADCIRC calibration process. A spatial comparison with the observed inundation data revealed that the correlation coefficient and root mean square error (RMSE) for the inland flood modelling by TUFLOW were 0.79 and 0.71, respectively, with a 96.49% coefficient of similarity. A structural damage model was developed by combining the hydrodynamic components of flooding with several structural characteristics. In a comparison of the observed and model-simulated damage counts, the results indicate the conservative nature of the damage-prediction model with a mean absolute error (MAE) of 40.26 and RMSE of 58.67. Using a GIS framework, the damage assessment results for a particular type of storm were mapped to illustrate the damage levels of individual properties.

     

Using hydro-morphological assessment parameters to estimate the flood-induced vulnerability of watercourses - a methodological approach across three spatial scales in Germany and the Czech Republic

In addition to their ecological importance, rivers and streams have always been used in diverse ways by humans, resulting in the development of settlements and their connected built environments along many of the world's watercourses. During heavy rainfall, buildings, traffic infrastructure and water-related infrastructure are exposed to potential hazards in the form of (flash) floods. In contrast to near-natural watercourses, anthropogenically modified channels in urban areas are particularly susceptible to damage by flooding. Previous damage assessments have highlighted the need to forecast such damage to watercourses in order to identify critical areas and justify the selection and expansion of adaptation measures. Within the scope of the current study, we have developed a method based on the hydro-morphological properties of watercourses to make transferable estimates of the economic damage potential based on ecologically-relevant parameters. Using a scale-specific cause-effect analysis, we have identified characteristics of the watercourse type and adjacent structures as well as construction-related properties of reinforcements that can increase the damage potential during flooding. In this way, we are able to show that several influencing factors determine the vulnerability of watercourses: in addition to the specific longitudinal gradient and size (macroscale) of various watercourse types, damage-relevant boundary conditions in watercourse sections (mesoscale) and the resistance of typical bed and bank constructions are also important, reflecting the specific structural conditions. Taking rivers in Germany and the Czech Republic as case studies, in the following, we review the local identification of critical areas and describe the necessary data management. The presented “Hydro-morphological based Vulnerability Assessment-Concept (HyVAC)” can contribute to the flood damage prevention at watercourses by utilizing existing basic data to the greatest possible extent and thus is suitable for preliminary investigations according to the EC Flood Risk Management Directive.     

基于熵值法的洪灾等级评估属性识别模型

鉴于洪灾损失评估中各指标的不相容性和不确定性,将熵值法与属性识别理论建模相结合,建立了基于熵值法的洪灾损失等级评估属性识别理论模型。利用信息熵反映出的数据效用值来刻画指标的权重系数,合理地解决了权重分配问题。该模型以一种新的方法进行洪灾等级划分,能客观地反映洪灾损失的程度。并将该模型应用于1998年特大洪灾实例分析,将评估结果与物元分析法评估结果进行比较,验证了该模型的客观性和合理性。