基于振动特性的U形梁损伤识别

随着U型梁的应用越来越广泛,由于施工缺陷以及服役期间受到环境和荷载的影响,结构的敏感部位会发生不同程度的损伤。为了保障U型梁桥的运营通畅和降低维修成本,就需要对桥梁损伤部位进行准确迅速的识别定位。通过对实验室现有缩尺U形梁进行静力加载试验,同时对空载下的U形梁进行动测试验并采集信号得到损伤前后的模态参数。基于频率和振型这两个结构振动特性,以频率平方比和模态曲率差为指标对道床板损伤部位进行识别。结合有限元模拟与试验结果可知:从频率角度识别U型梁的结果不理想,但模态曲率差对其损伤位置及程度有一定识别能力。     

张弦拱桁架结构基于模态参数的损伤识别试验（英文）

张弦桁架结构是是由上部刚性拱桁架与下部柔性拉索通过中部撑杆组合而成的一种自平衡体系,具有受力合理、承载能力高、造型轻盈、跨度大等优点,被广泛应用到大跨钢屋盖结构中。但张弦桁架结构规模大、服役期限长,所处环境状况复杂,受到的荷载作用具有随机性,发生损伤的潜在危险性较大。此类结构一旦出现损伤会对结构的正常使用产生影响,甚至可能引起连续倒塌,因此研究张弦桁架结构在运营期的损伤识别具有重要的现实意义。但张弦梁结构中存在拉索、撑杆和桁架等不同类型杆件,受力机理更加复杂,其损伤识别与常规桥梁式结构或多高层建筑结构存在明显差异,目前针对张弦桁架结构的损伤识别尤其试验研究很少。因此,针对张弦桁架结构基于模态参数的损伤识别方法开展试验研究。通过对某火车站顶棚结构进行缩尺简化,设计制作了两榀张弦桁架试验模型。两榀试验模型结构尺寸相同,模型总长6 m,矢高0. 4 m,垂度0. 4 m,上部采用倒三角立体桁架,每两个节点之间由四角锥基本单元构成,结构中部均匀布置5根对称的圆钢管撑杆,下部布置直径8 mm的钢丝绳拉索,并施加2 kN预应力;试验模型一端为固定铰支座,另一端为滑动铰支座,并在结构两侧设置刚架作为受压桁架侧向支撑。两榀试验模型构件截面尺寸不同,模型1相对于模型2杆件截面尺寸较小;荷载施加情况不同,模型1未施加外荷载,模型2在模型上弦杆布置质量块模拟结构正常使用状态的荷载。试验采用不同截面尺寸杆件替换正常杆件的方法来模拟结构损伤,即通过降低截面刚度的方法来模拟杆件损伤,根据杆件截面积丧失程度定义损伤程度。试验设计了弦杆单损伤、多损伤、索撑损伤等不同程度以及不同位置的损伤工况,通过动力检测获取试验各工况前三阶模态参数:采用单点拾振、多点激励的方式进行试验,即将加速度传感器安装在桁架上弦杆件的4号节点处,然后用力锤依次对1～14号节点进行锤击,每个节点锤击激励1 min,通过动态信号采集仪采集加速度信号;根据不同工况替换相应损伤杆件,依次采集加速度信号;接着利用TSTMP模态分析软件处理加速信号,获取张弦桁架每个工况的频率与振型等模态数据,以用于之后的损伤识别分析。张弦桁架结构相对复杂,杆件繁多,可能发生损伤的部位较多,单一损伤识别方法无法一次检测出结构各部分的健康状态。因此将张弦桁架结构分为上部刚性桁架与索撑体系两部分,针对各组成部分的特点,采用基于振动模态参数的组合识别方法对张弦桁架试验结果进行分析:上部刚性桁架对结构整体频率影响较小且杆件连续,运用曲率模态差和模态柔度差曲率对其进行损伤识别;下部索撑体系杆件相对独立且单元数量相对较少,通过选取正则化频率变化率建立索撑体系频率指纹库的方法对其进行损伤识别。曲率模态差是从结构各阶模态振型入手,对结构的振型进行差分得到模态曲率,再通过计算结构损伤前后曲率模态的变化得到。模态柔度差曲率是从结构的柔度矩阵入手,由损伤前后结构的各阶振型和频率共同得到结构柔度矩阵差,再对其对角元素差分得到。上部刚性桁架进行损伤识别时,根据结构损伤前后的模态数据计算绘制曲率模态差和模态柔度差曲率曲线,曲线突变最大处判定为桁架杆件损伤位置。正则化频率变化率是从结构各阶频率入手,计算结构损伤前后的频率变化率并对其正则化得到。由于其仅是损伤位置的函数,与损伤程度无关,因此建立频率指纹库时仅需考虑每个构件的一种损伤工况,减小了样本量。索撑体系进行损伤识别时,首先建立索撑体系频率指纹库,即预先假定各种损伤工况并依据结构理论模型进行有限元分析,计算得到对应的正则化频率变化率,从而建立频率指纹库;再由实测得到的结构固有频率,计算某工况下的正则化频率变化率指标,与频率指纹库进行对比,两者最接近处判定为索撑体系损伤位置。采用张弦桁架的组合损伤识别方法分析试验数据,结果表明:1)基于前三阶频率的正则化频率变化率指标可以有效识别索撑体系的损伤。但由于索撑单元均具有对称性,因此正则化频率变化率指标无法判断对称单元的损伤情况,需要进一步验证。2)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均能够较好地识别上部刚性桁架结构的单损伤和多损伤,但其对不同位置杆件的损伤识别效果略有不同。由于下弦杆直接与撑杆相连,受撑杆影响较上弦杆大,因此曲率模态差法和模态柔度差曲率法对上弦杆的识别效果优于下弦杆。3)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均可以通过曲线定性判断上部刚性桁架杆件的损伤程度,损伤程度越大,曲线突变程度也越大。另外,越高阶曲线突变程度差距越小,因此应利用低阶模态数据定性判断损伤程度。4)与曲率模态差法相比,模态柔度差曲率曲线在非损伤位置突变小,曲线更稳定,受非损伤位置的干扰较少,识别效果更好。基于越多阶模态数据获得的模态柔度差曲率,其曲线在损伤位置发生的突变越明显,且基于前三阶模态数据得到的模态柔度差曲率完全可以满足损伤识别的精度要求。另外,越高阶振型数据得到的曲率模态差曲线突变越大,但其受干扰也越大,一般运用前两阶曲率模态差曲线可以得到较好的损伤识别效果。     

基于多阶曲率模态差的桥梁损伤定位方法

为了保障桥梁结构正常运营,及时发现桥梁损伤,本文提出了多阶曲率模态差(multi order curvature mode difference,简称MOCMD)损伤指标进行桥梁结构损伤位置的识别。为了验证本文方法的有效性,通过数值模拟建立一简支梁桥有限元模型,研究不同损伤程度、损伤位置和噪声水平对该指标的影响。数值模拟结果表明,该指标能够精确识别多个工况损伤位置,而且具有一定抗噪性。     

基于曲率模态差的隐框玻璃幕墙结构胶损伤识别研究

鉴于应用曲率模态的隐框玻璃幕墙结构胶损伤识别研究较少，提出以隐框玻璃幕墙面板单块试件为研究对象，针对四边不同脱胶损伤进行模态试验并获取模态参数，通过模态分析获取模态振型，采用中心差分法获得曲率模态差，并利用Matlab进行绘图，针对不同工况损伤进行了一阶曲率模态分析。分析结果表明，结构胶脱胶损伤处的玻璃面板模态振型相比未损失时振幅发生起伏，但很难直接用于判断损伤位置，但损伤处曲率模态差值变化显著，采用曲率模态差法可以对损伤位置进行准确判定。     

基于曲率模态差和模态置信的钢架损伤识别研究

运用曲率模态差法和模态置信准则同时对一个空间钢架进行损伤单元位置的判定和破坏程度的识别,并对这两种方法进行比较。以空间钢架为具体研究对象,对其进行损伤识别数值模拟,再用中心差分法计算出曲率值,将损伤前后的曲率模态值相减,得到曲率模态差值;通过模态振型的改变量的多少来判别损伤情况即模态置信准则识别方法。比较结果表明模态置信准则在单元发生小程度损伤时识别不了,而曲率模态差法可以识别,并且识别的阶数多于模态置信准则。     

基于模态曲率曲线拟合的板结构损伤识别研究

为了对薄板进行损伤识别研究,提出了通过模态曲率多项式曲线拟合进行板结构损伤定位的方法。根据ANSYS模态分析得到损伤弹性薄板的第一阶模态振型,进而得到X方向模态曲率和Y方向模态曲率,然后分别在X方向和Y方向进行多项式曲线拟合。基于拟合值与原始值的差值构造新的损伤指标。数值算例的结果表明:基于模态曲率多项式曲线拟合的方法能够准确识别平板损伤位置。该方法具有较高的灵敏度,对小损伤也具有较好的识别效果,同时避免了使用原始无损结构的模态参数,且仅需要第一阶模态振型便可以精确地进行损伤定位。     

大型油罐罐壁损伤识别研究

为了研究大型油罐罐壁结构的损伤识别,以西岸油罐艺术中心中实际油罐为例,讨论了基于模态曲率差的方法对不同损伤工况的损伤识别效果。通过ANSYS有限元软件建立足尺模型并得到罐壁径向模态振型,计算得到周向模态曲率和轴向模态曲率来识别损伤。研究表明:采用轴向模态曲率能够精确识别单处损伤和多处损伤位置,而且损伤位置越靠近顶部越容易被检测。因此,对于油罐罐壁的损伤程度识别,不能仅仅比较轴向模态曲率值的突变程度,需要结合损伤位置综合考虑。     

基于应变时程数据的损伤识别方法

通过分析传统的应变模态方法,并在此基础上采用应变模态曲率差指标对一悬臂梁进行了损伤识别,发现该方法受到振型求解以及激励力的影响,识别效果不理想。所以对基于应变能量的损伤识别指标开展研究,发现该指标能够在不受激励力的影响下,避开复杂的振型求解,并通过提出的放大系数k对识别结果进行后处理,较好地提高了损伤识别效果。     

基于曲率模态曲线变化的桥梁损伤识别

针对传统损伤识别方法仅能对损伤位置进行确定,对于损伤程度识别效果较差的问题,根据桥梁出现损伤会使曲率模态曲线产生畸变这一特点,提出一种基于曲率模态曲线变化的损伤识别方法。以曲率模态参数指标为基础,对桥梁损伤前后其曲率模态曲线的变化进行研究。采用多项式拟合和BP神经网络拟合技术,根据桥梁受损后其曲率模态曲线畸变面积的大小来反向拟合出现损伤的位置和损伤程度。以一座简支桥为例,对其设定单损伤和多损伤工况进行研究分析,根据曲率模态曲线畸变产生的部位确定结构损伤的位置,并根据曲率模态曲线的畸变大小来拟合桥梁损伤的程度。结果表明:对于实际工程中经常出现的小损伤工况,该方法识别效果较好,可用于实际工程结构的监测。     

基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明：单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章方法仅能够提高损伤位置的识别精度。     

基于振型参数的装配式桥梁损伤识别研究

利用结构动力特性的振型参数对桥梁进行快速损伤诊断和定位,可以提高结构性能评价与损伤诊断的效率。本文以装配式预应力混凝土T梁为算例,通过定义位移振型和曲率振型的桥梁损伤识别指标进行损伤识别,计算结果表明采用位移振型和曲率振型的方法进行损伤识别和定位效果较好。     

悬索桥损伤指标的适用性分析

依据精细的悬索桥有限元模型,分析比较了在无噪声情况下频变比指标、模态曲率差指标和静态应变差指标对悬索桥不同位置损伤的适用性.对主梁和吊索两种常见损伤类型的数值模拟发现,主梁损伤时,由于各阶指标之间信息的互补性,模态曲率差指标识别效果最好;吊索损伤则对结构整体频率的影响极其微小,无法用频变比指标来定位,此时静态应变差指标最为敏感.在试验的基础上,提出了根据损伤类型来综合运用频率变化比、主梁竖弯振型模态曲率变化以及静态应变差进行悬索桥的损伤定位的方法.     

基于曲率模态的钢筋混凝土梁多点损伤位置识别

采用曲率模态对钢筋混凝土梁的多点损伤位置进行了识别研究。首先用有限元程序建立结构模型,并计算出位移模态振型,然后用差分法计算出曲率模态;同时对实际结构进行检测,得到结构的振型并计算出曲率模态。通过有限元模型和实际结构的曲率模态计算得到结构损伤因子,通过分析该损伤因子,可以判断实际结构的损伤位置。数值模拟算例分析表明,曲率模态对结构的损伤较敏感,用该方法识别结构的多点损伤位置是行之有效的。     

大跨度空间网格结构的损伤定位

本文建立了基于模态曲率法和人工神经网络技术相结合的、适用于大跨度空间网格结构的损伤定位新方法,即首先应用模态曲率法判断结构是否发生损伤并识别发生损伤的局部结构,然后对发生损伤的局部结构利用人工神经网络技术识别损伤的准确位置。通过分析和比较发现,以模态曲率为基础的损伤参数比较适合于大跨度空间网格结构的损伤定位,三种以模态曲率为基础的损伤定位参数按有效性进行排序,从低到高依次为模态曲率、模态曲率差、模态曲率变化率;针对天津奥林匹克中心体育场大跨度悬挑管桁结构进行了不同损伤状况的数值模拟,验证了所建立的损伤定位方法的适用性和有效性。研究结果表明:利用模态曲率变化率识别损伤发生的大致位置,当单榀桁架发生损伤时,识别的准确率达到100%,当多榀桁架同时发生损伤时,识别的准确率达93.7%;采用人工神经网络技术识别损伤桁架的准确损伤位置时,在无测量噪声影响下,损伤定位的准确率达到97.0%,且测量噪声对损伤定位准确率的影响很大。     

基于振动的跨海大桥桩基损伤识别

跨海大桥主墩基础常年浸没于海水中,往往难以用传统的检测方法检测基础损伤。以舟山大陆连岛工程金塘大桥的主通航孔桥为背景,建立其D3索塔的有限单元模型,以降低桩基局部单元刚度的方式模拟桩基不同位置和不同程度的损伤,对其进行预应力模态分析,并分析了水介质对桩基振动特性的影响,针对桩基前几阶振型在损伤情况下变化规律的一致性,提出了累加曲率模态变化率指标,结果表明该指标能够很好地识别跨海大桥桩基损伤位置和程度。     

基于曲率模态方法的钢桁架桥梁损伤识别

由于曲率模态（CurvatureModeShabe）是一个能反映局部特征变化的模态参数,它可以通过各阶振型来得到,所以在桥梁结构状态监测中有着良好的应用前景。论文对曲率模态方法理论进行研究,建立钢桁架铁路桥梁的有限元模型,进行曲率模态的研究。通过研究得到：随着损伤的加剧,各阶固有频率均呈下降的趋势,但变化不明显;从振型的变化也难以看出损伤的位置;随着损伤的加剧,曲率模态变化较明显,因此通过曲率模态的变化容易识别损伤的位置及损伤程度。     

结构损伤的动力学识别方法研究

针对桥梁结构的安全监测和评估问题,研究了 3种结构损伤动力学检测方法,分析了柔度差方法和曲率模态法应用于损伤检测的局限性。提出柔度曲率的概念,只需结构前 2或 3阶振型和频率数据即可准确识别出结构损伤位置,并用有限元仿真实验结果验证了该方法的可行性和正确性。     

简支梁损伤识别的曲率变化率法

在曲率模态理论的基础上,引进了曲率变化率的概念,运用有限元分析软件ANSYS得到的结构位移模态分析数据,针对具有不同损伤状况的简支梁进行了结构的曲率模态变化率分析。研究结果表明,此方法能很好地识别出单个单元损伤和多个单元的损伤位置,还能够定性地分析出其损伤程度。     

基于曲率模态法桥梁结构损伤识别的敏感参数研究

敏感参数的研究对于结构基于振动的损伤识别有着重要的价值.曲率模态法的基本原理是因损伤所致的构件截面的刚度突变而凸现截面的曲率突变.但其仍存在不足,一是各阶模态反映同一损伤的情况是不同的;二是用损伤前后的曲率模态差作为敏感参数,虽可凸现其损伤部位,但须有未损伤时的模态数据,这通常无法获得.为此,文中分别提出了两个改进的敏感参数,即平均曲率模态损伤因子和即刻损伤因子.利用ANSYS软件对简支梁桥、连续梁桥的损伤识别进行了大量仿真分析,验证了所提出的敏感参数的有效性.另外,还探讨了某一单元损伤程度变化、多个单元同时有相同损伤,不同单元有不同损伤,及结构有限单元的类型和划分精度等多种工况下,采用曲率模态方法进行桥梁损伤识别问题,并进行了二维和三维的不同截面形式损伤识别的仿真分析.理论上证明了所提出的参数可作为桥梁损伤识别的敏感参数,用曲率模态方法能较好地识别出桥梁结构损伤的位置和程度.     

基于模态参数和支持向量机的桁架结构损伤识别研究

以桁架结构的损伤为研究对象,根据桁架结构的杆单元应变特点,建立了损伤前后振型曲率变化率和应变模态变化率对杆单元损伤的敏感性分析。同时以该变化率作为输入特征参数构造支持向量机,对杆单元的损伤进行识别,均取得了较为理想的结果。