利用曲率模态识别桥梁损伤的研究

针对在利用曲率模态识别桥梁损伤过程中遇到的一些问题,得出了适用于桥梁损伤识别的曲率振型计算公式;提出了曲率振型规范化处理方法,以便于识别结构损伤程度;对曲率零点处的变化量计算作了特殊处理,以避免此处引起的损伤识别干扰;并给出了传感器足够密集时的损伤程度估计公式,最后通过数值仿真验证了上述方法的有效性。     

曲率模态小波分析在桥梁损伤检测中的应用

运用连续小波变换对不同缺陷简支梁的曲率模态进行分析。结果表明,根据曲率模态的小波变换系数可以确定结构的损伤位置。若损伤位置处于振型的平衡位置附近,则可以将多阶曲率模态的小波变换结果进行叠加,根据叠加以后的小波变换系数依然可以判断结构损伤的位置。进一步研究表明,结构损伤程度与小波变换系数峰值大小之间没有必然的联系,其峰值仅仅指示结构损伤的位置,需要其他指标来确定结构损伤程度与损伤指标之间的定量关系。     

基于应变模态分析的桁架结构损伤检测

选用桁架结构作为研究对象,应用应变模态分析方法对桁架结构的损伤进行检测。由位移模态振型推导应变模态进而用应变模态差值作为桁架结构损伤检测指标,提出了一种基于3σ准则的损伤阈值。通过应变模态差值与损伤阈值的对比来判别损伤有无并对损伤进行定位,用损伤前后应变差值的突变大小来初步确定桁架结构的损伤程度。对一具体桁架结构的单处和多处不同程度损伤工况,结合有限元软件进行了数值模拟。实际桁架的损伤检测实验验证了该方法的有效性。     

利用模态柔度曲率差识别框架的损伤

采用结构模态参数进行损伤识别是研究较早，应用较多的无损探伤检测方法。提出了一种称为模态柔度曲率差的损伤检测指标。该指标利用模态柔度，不仅比频率和振型更敏感，而且对高阶模态的依赖大为减小。此外，曲率的采用也增加了其对损伤的敏感程度。对两个框架有限元模型进行了分析，详细比较了该指标和振型曲率改变率等其它一些指标在不同的损伤分布和损伤程度下的损伤识别效果，发现模态柔度曲率差识别效果最好，结果最稳定。     

曲率模态在桥梁状态监测中的应用

本文分析了曲率模态用于桥梁状态监测的可行性,并进行了有限元验证。结果表明,曲率模态对故障较为敏感,能够反映桥梁的局部状态变化,可以用来检测损伤位置及损伤程度,且高阶的曲率模态对故障的敏感性要优于低阶的曲率模态。     

带边界条件损伤简支梁振动模态分析

将简支梁的损伤比拟成扭簧，给出了考虑边界条件的损伤简支梁的振动特征方程。该方程的建立可以用于考查损伤对简支梁振动模态影响，对桥梁结构损伤识别具有参考意义。     

基于轴向模态应变能比法的三维桁架结构损伤定位方法

本文提出了可用于诊断三维桁架结构的损伤指标——轴向模态应变能比法。该指标仅利用结构的前两阶模态参数,无需转动自由度信息。通过四腿导管架海洋平台结构有限元模型,数值模拟不同构件的多种损伤工况对该指标进行验证,最后通过海洋平台物理模型实验对该方法进行了实验验证。验证结果表明本文提出的轴向模态应变能比法可有效地诊断三维桁架结构的损伤。     

基于动力参数的桥梁结构损伤识别

阐述了近几年基于结构动力参数的桥梁工程结构损伤识别的方法,对这些方法进行了评议,指出了在理论和实际应用中的优点及存在的问题．选用一简支桁结构作为研究对象,对其进行了模拟损伤分析,采用不同的模态参数对其损伤情况进行了分析。同时说明了动力参数检测方法的应用。     

空间太阳望远镜主桁架的模态分析与试验

根据1m光学主镜支撑系统的特殊要求,提出了空间主桁架结构的模态分析与试验方案。运用MSC.NASTRAN软件计算求得前几阶固有频率和振型, 分析出结构存在局部模态。用自由悬挂、单点激振多点拾振法进行模态试验,CADA-X软件辨识模态参数, 结果验证了结构隐含的薄弱环节。计算与试验得到的模态参数相对误差在7.9%内,说明模态分析与试验的方案可行。分析了试验误差和结构产生缺陷的原因,为整星改进设计与光学装校提供可靠依据。     

基于声发射信号时频图深度学习的桥梁钢桁架焊接节点损伤程度识别

针对桥梁钢桁架疲劳损伤识别难度大、精度低的现状,提出基于声发射信号时频分析与深度学习的钢桁架焊接节点损伤程度识别方法。对桁架节点在桥梁运营状态下产生的声发射信号进行小波变换,表征不同损伤程度信号的时频能量分布模式,然后建立卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型对时频图进行损伤特征提取,并通过迁移学习思想提升模型的训练效率和学习能力,从而实现桁架焊接节点严重损伤、轻微损伤和噪声工况的准确识别。进一步对模型各卷积层激活区域进行可视化分析,解剖模型的损伤特征学习过程及分类逻辑。某悬索桥中央纵向腹板钢桁架焊接节点现场试验结果表明：相较于利用时域波形进行特征学习的一维卷积神经网络模型,时频图包含了更丰富的损伤信息,所建立的二维卷积神经网络模型对钢桁架焊接节点三种损伤程度的识别准确率超过94%,具有更强鲁棒性和实际应用价值。     

基于柔度的钢桁架结构损伤识别方法

提出了一种用于结构损伤识别的新方法--柔度曲率幅值突变系数法.该方法在不需已知结构损伤前完好状态结构动力参数的情况下,仅对当前情况进行测试得到结构的前几阶频率和振型即可求出结构的柔度曲率幅值突变系数,根据这一参数即可找到结构损伤的位置并确定结构损伤的程度.本文通过利用DASP软件对一个平面钢桁架模型进行实测得到实验数据,对这一理论进行验证,得到了较好的效果.     

柔度曲率法在输电塔损伤识别中的应用

在结构指纹识别方法中,基于柔度法的损伤识别方法能够较好地识别损伤所在位置及程度,在柔度法的基础上构建柔度曲率损伤识别指标及柔度矩阵曲率差损伤识别指标,并将其引入到输电塔结构损伤识别中。由于输电铁塔具有三个平动分量,所构建的两种损伤识别指标也具有三个方向分量,其在输电塔上的识别效果需要进一步分析。建立51 m酒杯型输电塔模型,分别采用两种指标对结构不同程度的单损伤及多损伤进行识别。研究结果表明,仅结构垂直方向分量的损伤识别指标能够识别结构损伤,但柔度曲率对于小损伤位置无法识别;柔度矩阵曲率差对小损伤位置也能较好地进行识别。     

高层剪切型结构的参数识别与损伤检测

本文首先提出了一种基于结构测量响应和神经网络技术进行结构参数识别的方法,然后根据剪切型结构的特点,提出了该类结构的参数识别策略与损伤检测方法,即根据需要可一次或分次识别结构的所有参数,并通过对比不同时期识别的结构刚度值,进行结构损伤判别及识别损伤位置与损伤程度,仿真计算结果表明,即使测量响应存在较高的随机噪声,本文方法识别的结构刚度值仍具有很高的精度,并能准确实现结构损伤判别与定位,显示了该方法用于实际工程结构损伤检测的潜力。     

栈桥桁架的施工方案与实施

文章介绍了在3×104t/a甲醇法甲烷氯化物建设工程(以下简称CMS工程)产品贮运工段栈桥桁架"异地制作、铁路运输、旋转就位"的整体施工吊装技术,在特殊现场条件下,充分利用铁路运输设施进行施工.     

Load Testing of an FRP Bridge Deck on a Truss Bridge

New York State has constructed a fiber reinforced polymer (FRP) bridge deck as an experimental project. The goal of the project was to improve the load rating of a 50-yr old truss bridge located in Wellsburg, New York. The FRP deck weighs approximately 80-percent less than the deteriorated concrete bridge deck it replaced. Reducing the dead load increased the allowable live load capacity of the bridge without significant repair work to the existing superstructure, thus lengthening its service life. Load testing was conducted after installation of the FRP deck to study the conservativeness of the design, ascertain the assumptions made on composite action between the deck and the superstructure, and examine the effectiveness of joints in load transfer. This report describes the testing and discusses the results. The results indicate that the design was conservative. The design assumed no composite action between the deck and the superstructure, and the experimental data confirms that assumption. The study also shows that the joints are only partially-effective in load transfer between panels. Peak strains under the test loads were only a very small fraction of the ultimate strength of the FRP deck.     

基于实测频响函数主成分的在役网架损伤识别方法

鉴于从实际网架动测中得到的频响函数已受到噪声的污染,会使模态分析出现较大的误差,提出了基于实测频响函数和主成分分析的网架损伤识别方法:用网架实测的频响函数数据作为损伤识别的基本变量,建立损伤识别矩阵,通过主成分分析和变量重构对频响函数进行减消噪处理,利用重构的频响函数前几阶主成分,在低维空间中对损伤信息进行分析、提取,并通过多元控制图,来识别网架的损伤。该方法不需要模态参数,避开了模态参数误差所引起的损伤识别不准问题,不需建立力学模型,对网架边界约束条件和结构型式没有特别的限制。为了验证该方法的可靠性,在试验室完成了足尺网架模型在不同损伤情况下动测试验。结果表明,所提出的损伤识别方法简便可行,结果可靠,尤其对噪声环境下和具有一定非线性网架的损伤识别有良好的适应性。     

Non-baseline Damage Detection Based on the Deviation of Displacement Mode Shape Data

The early detection of damage and structural health monitoring should be an important process for structural maintenance. The baseline information of the structural reference state is not available since the structure was not instrumented prior to the damage. This work offers a global-deviation approach to detect damage by measured data only without available data at the intact state. This work shows that the damage exists at the measurement locations to represent large and abrupt variation deviated from global mode shape curve. The proposed method is compared with the GSM (Gapped-Smoothing Method) provided by Ratcliffe and Bagaria and its superiority and effectiveness are illustrated in a numerical simulation and an experiment.