基于单元应变模态差的网架结构损伤诊断研究

对具有一定程度损伤的网架结构来说,常规的结构有限元分析或实验模态分析得到的位移模态和频率难以有效地反映结构的损伤状况。为了提高诊断效率与诊断结果的可靠性,根据空间杆系结构的受力特点,利用两节点空间铰接杆单元有限元法,由节点位移模态推导出单元应变模态,提出采用结构损伤前后的单元应变模态差作为网架结构损伤定位的识别指标,并以损伤单元应变模态的差值大小确定损伤程度。通过对一个典型网架结构的数值模拟研究表明:该方法能够在低阶模态条件下,有效识别网架结构不同位置和程度的局部损伤;且在一定噪声水平下具有较强的鲁棒性,适用于实际观测条件下的网架结构损伤定位。     

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。     

测量模态不完整情况下空间网架结构的损伤识别

空间网架结构杆件数量庞大,自由度数目很多,要测得完整的模态数据有很大的困难。如何利用有限的测量信息对结构的损伤情况进行判断是一个实际的问题。对测量自由度不完整情况下网架的损伤识别,提出了两步法:第一,将测量的振型通过动力扩阶方法得到完整振型,利用模态应变能进行疑似损伤杆件判断;第二,利用最小二乘支持向量机对第一步判断的疑似杆件进行进一步的杆件损伤定位和定量。以一个空间网架结构为模型进行了数值模拟验证,结果表明对于测量模态不完整的网架结构损伤识别本文提出的方法是有效的。     

空间网架结构损伤识别模型试验研究

制作了大比例的空间网架结构试验模型,并设计了包括构件损伤及支座沉降在内的6种损伤工况,通过对试验模型在损伤前后的节点位移、杆件应变和一阶频率进行对比分析,总结了大跨度空间网架结构在各种损伤状态前后结构静力响应及频率变化规律,为实际工程结构的损伤识别及健康监测提供借鉴.     

空间网架结构损伤程度识别的数值模拟与试验研究

空间网架杆件的损伤程度识别是网架结构健康检测中十分重要的环节,对网架结构的安全性和适用性起到决定性作用。在定位损伤杆件的前提下,通过模型试验和数值模拟手段,提出应用瞬态响应动力分析方法对四角锥网架杆件进行损伤程度识别,获得不同损伤程度杆件两端节点的位移时间历程曲线,应用Matlab对该曲线进行拟合分析。结果表明:在不同损伤工况下,损伤杆件两端节点的位移时间历程曲线可以近似拟合成直线,通过对该直线的斜率与杆件损伤程度的分析,分别得到上弦杆件、腹杆、下弦杆件两端节点的位移时间历程直线的斜率值与杆件损伤程度的关系式,通过该关系式可以较准确的识别出四角锥网架杆件的损伤程度。     

无背索斜拉桥主梁损伤识别研究

基于动力测试方法,采用模态应变能理论对无背索斜拉桥进行了主梁损伤识别研究,得到能用于钢混叠合梁结构损伤的识别指标,假定结构存在不同位置和不同程度的损伤,运用数值模拟计算结果,得到主梁损伤前后的前5阶模态,选取损伤凸显效果最好的第3阶模态进行损伤分析,计算各单元的损伤指标,数值模拟结果表明,损伤指标在损伤单元处的数值是最大的,可以准确的判断损伤的位置和程度。     

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。     

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GRNN神经网络的桁架结构损伤识别的两步法

损伤识别方法是结构健康监测系统的重要组成部分。基于广义回归神经网络(GRNN)模型,建立了结构损伤识别的两步法,构造了用于损伤定位和损伤定量的不同损伤识别组合损伤指标,并引入模态应变能系数选择节点,最后,结合典型桁架结构进行了损伤识别数值模拟研究。结果表明,即使在只获得低阶频率和少量节点一阶振型数据且含有噪声的情况下,采用构造的组合参数,GRNN神经网络对损伤位置及损伤程度识别都取得了比较理想的识别效果。     

网架结构损伤定位的虚拟应变能法

提出一种新的虚拟应变能法来定位具有较大识别规模的网架结构损伤.该方法基于结构损伤前后柔度矩阵变化差的奇异值分解,提取最大奇异值对应的右奇异向量,再将该奇异向量作为虚拟荷载作用于结构,从而获得结构损伤前后的虚拟位移差,进而构造各构件的虚拟应变能用于定位结构损伤.虚拟应变能越大的构件,其损伤的可能性越大.某200杆网架的数值分析表明,所提虚拟应变能法比传统损伤定位向量法具有更突出的损伤定位能力,能抵抗较高噪声的干扰,因此在具有较大识别规模的网架结构损伤定位中具有较强的应用潜力.     

框架结构震后损伤的精确定位

基于频率易测且精度较高的特点,提出了框架结构损伤诊断的三步法。首先确定损伤杆件:把频率看作损伤参数的函数,以结构的每根杆件为一个单元,通过测量结构损伤前后频率的变化,构造以损伤参数为未知量的线性方程组,求解得到受损的构件。其次,把受损杆件划分成若干单元,再次构建方程组并求解,确定出损伤的具体位置和程度。最后,采用数理统计的方法,解决了由于测量误差影响诊断精度的问题。通过对一个2层框架结构进行数值模拟分析,表明其损伤识别效果较好。     

随机激励下钢结构框架损伤识别试验研究

引入AR(Auto-regressive)自回归模型对结构加速度数据进行拟合。以拟合系数构建结构损伤信息特征向量,通过结构不同状态下特征向量之间的马氏距离构建结构损伤指标,通过对比结构健康状态和损伤状态的特征指标判别结构是否存在损伤。最后,以一钢框架结构模型验证了本方法的有效性。     

混凝土框架结构抗震分析的塑性损伤模型

地震作用下,结构会遭受损伤.为了对结构进行损伤评估,本文基于经典塑性模型与连续损伤模型,根据广义应力空间塑性力学确定塑性变形的演化法则,建立了一种塑性损伤模型,用来进行混凝土框架结构的抗震分析,将塑性损伤的本构关系运用于在两端具有塑性铰的梁模型,模拟框架结构的梁柱.同时该模型的损伤指数可以确定结构各单元和整体的地震时性...     

基于数据融合的张弦桁架多位置损伤识别与抗噪性分析

为提高张弦桁架多位置损伤识别的准确性,将数据融合方法与损伤识别指标相结合,采用D-S证据矩阵理论融合叠加曲率模态改变率和模态柔度差曲率两项指标的损伤识别结果,提出了张弦桁架多损伤的单次融合和两阶段融合识别方法。以某实际工程缩尺简化得到的张弦桁架作为研究对象,设计了两种不同的多损伤工况,通过有限元分析获取了结构损伤前后的前三阶模态数据,并进行了损伤识别分析。结果表明：基于数据融合的多损伤识别方法能够准确地识别张弦桁架多损伤,其能够综合两种单指标的识别结果,降低甚至消除非损伤位置的干扰,有效解决了单指标识别精度低、不能全面反映损伤位置的问题;两阶段融合方法通过两次融合逐步降低了非损伤位置的干扰,识别效果优于单次融合方法。此外,分析中考虑了不同水平噪声对张弦桁架多损伤识别的影响,结果表明：基于数据融合的多损伤识别方法具有较好的抗噪能力,能够降低噪声和非损伤位置的干扰,且两阶段融合方法的抗噪能力优于单次融合方法。     

基于神经网络的框架结构损伤多重分步识别

提出了基于神经网络的框架结构损伤多重分步识别方法,建立了用于框架结构损伤识别的高效神经网络。根据构件损伤的多重分步识别思路,把构件损伤识别过程分为:利用神经网络建立损伤异常过滤器对构件损伤进行预警;以频率构造的组合指标作为神经网络输入向量,对构件损伤进行初步定位;以频率和模态振型构造的组合指标作为神经网络输入向量,对构件损伤进行具体定位;以频率平方变化率作为神经网络输入向量,对构件损伤程度进行识别。最后针对三跨四层的框架结构进行了损伤识别数值模拟。结果表明:基于神经网络的框架结构损伤多重分步识别方法简化了网络的结构,能够有效地对框架结构损伤进行预警、定位和定量。     

基于地震塑性损伤的混凝土框架结构分析模型研究

采用经典塑性和连续损伤模型,确定了塑性变形的演化法则,发展了一种基于抗震损伤的混凝土框架结构分析模型。运用两端具有塑性铰的梁模型模拟框架结构的梁柱。算例表明,该模型的损伤指数可以确定结构各单元和整体在地震时的性能及结构极限荷载,具有可靠的精度。     

青马大桥桥板结构损伤位置识别的数值模拟

通过数值模拟研究了香港青马大桥桥板结构的损伤位置识别问题.分两阶段来识别青马大桥桥板结构的损伤位置,在第一阶段,将青马大桥桥板结构划分为许多桥板段,并根据部分模态分量导出了一个损伤指标,用于指示大概的损伤区域(桥板段);第二阶段,在已知损伤桥板段后,采用神经网络方法来识别具体的损伤构件.数值模拟结果表明,采用本文提出的损伤指标、采用神经网络方法,分两阶段进行青马大桥桥板结构的损伤位置识别是有可能的.     

底层框架震损结构断柱装垫加固方法研究

对汶川地震中底层框架震损或倒塌而其它层破坏较轻的框架结构和底框结构房屋的破坏原因进行了分析,为了避免该类结构需推倒重建造成的经济损失,提出了将隔震和消能减震技术应用于该类震损结构中的加固新方法——断柱装垫法,给出了基底断柱装垫、层间断柱装垫和层间断柱装垫加消能减震三种方案。结合某工程算例,对底层破坏的框架结构采用上述3种方案进行了分析,结果表明,采用断柱装垫方法加固底层框架震损而其它层破坏较轻的框架结构是可行的,并且加固后的结构抗震性能得到明显的改善,能达到新的抗震设防要求。     

空间KK型双弦杆圆钢管搭接节点有限元参数分析与极限承载力计算公式

空间KK型双弦杆圆钢管搭接节点以承载力高、搭接率小以及空间交汇杆件较少的优势应用于空间钢管桁架结构体系。本文采用ANSYS程序中8节点Solid45实体单元对平面和空间圆钢管搭接节点试件进行了非线性有限元分析。在破坏模式、变形过程以及节点极限承载力方面将有限元计算与已有试验结果进行比较,证明运用实体有限元分析法求解节点的极限承载力是一种有效的方法。有限元参数分析重点考察了几何参数和弦杆轴向应力对空间KK型双弦杆圆钢管搭接节点极限承载力的影响。在现有钢结构设计规范的基础上,通过对数值结果的回归分析,得到了该类搭接节点的极限承载力计算公式。研究结果表明:未加劲KK型双弦杆节点的极限承载力略低于未加劲K型单弦杆节点极限承载力,内加劲KK型双弦杆节点的极限承载力明显低于内加劲K型节点极限承载力;内加劲板对平面K型圆钢管搭接节点极限承载力可以起到很好的提高作用,但对空间KK型节点极限承载力提高并不明显。     

基于Hilbert-Huang变换的结构损伤诊断方法研究

结构物在强震中将产生损伤,其动力特性发生改变,通过对结构瞬时频率的分析可以诊断出结构的损伤发展过程。本文探讨了基于Hilbert-Huang变换的结构物损伤诊断方法,研究了如何从结构地震响应信号中提取模态响应、识别损伤位置和损伤发展规律。采用本文方法分析了三层框架模型,结果表明:带有间歇检验准则的经验模态分解法,能够提取结构的模态振动响应;对比无损伤结构和有损伤结构的Hilbert边际谱,可以诊断出结构损伤的部位;分析模态响应瞬时频率的时变特点,可以直观地掌握振动中结构的损伤发展规律。采用本文方法分析Northridge地震中某建筑物的强震记录,得到了该建筑的损伤发展规律,并证明了此方法的可行性。