基于应变能均化指标和云模型的结构损伤识别

为了解决测量噪声等引起的损伤识别不确定问题,提出了基于应变能均化指标和云模型相结合的识别方法。分析了结构的模态应变能以及两种损伤指标,并考虑到模态应变能耗散率指标和等效指标之间的互补性质,通过均化方法建立了模态应变能均化指标;给出了云模型的基本理论,分析了云模型的数字特征、云处理算法以及确定度计算方法;结合随机测量噪声等引起的不确定性问题,建立了基于应变能均化指标和云模型的损伤识别方法。数值计算结果表明,应变能均化指标的识别结果略优于应变能耗散率指标和应变能等效指标,当考虑随机测量噪声时,云模型与应变能均化指标相结合的方法可以较好地进行含噪数据的损伤识别。     

模态噪声影响下基于残余力向量的损伤识别

提出了一个考虑模态噪声影响的基于残余力向量法的损伤识别两步法。首先从理论上证明了由连续观测所得的模态参数计算的残余力向量样本,其均值向量可以作为损伤位置识别的标识量。在可能损伤位置确定后,通过提取刚度矩阵和质量矩阵中与损伤相关的自由度来减少计算量,用矩阵缩减后得到的残余力向量构造遗传算法优化目标函数,来识别损伤程度。数值算例证明,该方法具有较好定位和定量识别效果和抗噪声能力。     

基于残余力向量法的桁架结构损伤直接识别法

提出一种基于残余力向量理论的桁架结构损伤直接识别方法.先由灵敏度分析,求出结构刚度联系矩阵,再由刚度联系矩阵将损伤后的刚度摄动矩阵展开成对角矩阵,代入残余力向量方程,得到由刚度联系矩阵表示的新残余力向量方程,经过整理,此方程可以直接求解,即可得到各杆件刚度的损伤量,由此可识别出桁架结构的损伤杆件及其损伤程度.最后以一桁架结构模型进行数值仿真分析.结果表明,该方法具有计算简单,计算量小等优点,仅需损伤后第一阶模态参数,就能够准确识别出结构的损伤情况,证实了该方法的有效性.     

基于残余力向量的框架损伤直接识别法

为直接识别出基于残余力向量法的框架结构损伤,提出先由灵敏度分析求得结构刚度联系矩阵,再由结构刚度联系矩阵将损伤结构的刚度摄动矩阵展开,得到新的结构残余力向量方程,通过求解此方程即可识别出框架结构的损伤位置和程度,最后运用所提出方法对三层框架结构进行损伤识别,结果表明识别精确度较高,从而验证了该方法的有效性.     

残余力向量法直接识别剪切型框架结构损伤的有效性研究

介绍残余力向量法的基本理论,提出识别框架结构损伤的方法。以某个损伤工况已知的框架结构为例,计算识别其损伤情况。研究表明,只需损伤结构的一阶模态即可识别结构损伤情况,且该方法的有效性通过对比分析得以验证。     

基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测

模糊支持向量机降低了传统支持向量机对异常点的敏感度,但其模糊隶属度函数对样本点的分类缺乏模糊性,影响舰船购置费预测的精度。因此,利用云理论能够科学表达模糊性的特点,设计了一种面向异常点模糊分类的云隶属度发生器;在支持向量机中引入这种云隶属度发生器,提出了一种基于云隶属度的支持向量机算法;构建了基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测模型。实验证明：该算法模糊地降低了模型对异常点的敏感度,并自适应地对支持向量约束水平进行寻优,提高了舰船购置费预测的精度。     

工件定位特征识别与定位方案自动推理算法

研究了基于三维模型的工件定位特征识别和定位方案的自动推理算法．给出了基于三维模型的候选定位特征信息的自动提取与分析算法,提出了基于规则推理与模糊评判相结合的工件定位方案推理算法．该算法基于已知信息确定候选定位模式,根据候选定位模式以及加工信息推理定位基准选择范围,并采用模糊评判算法对候选基准进行优化选择．并用实例对该方法的有效性进行了验证．     

高耸塔架结构节点损伤的指标分析与反分析两步诊断法

针对高耸钢塔架结构的损伤特点，建立了具有节点损伤的有限元模型，提出了一种指标分析与反分析两步诊断法：第一步，通过对节点残余力向量指标进行分析来确定结构可能损伤杆件的位置；第二步，把可能损伤的杆件的损伤因子作为设计变量，以损伤前后的杆端应变模态差向量的2范数作为目标函数，应用改进的混合遗传算法进行反分析运算，最终得到具体的损伤节点位置处的损伤程度．通过对一平面塔架结构的数值仿真分析表明，在理论上该方法是可行的．     

云重心方法在舰炮维修性评价中的应用

针对已有的云重心评价方法中评价云发生器的参数设置不合理问题,提出了2倍熵规则,并以此为基础建立了熵参数确定模型;给出了专家个体区间数与平均区间数之间的差异度计算方法,从而建立了超熵参数确定模型。针对云重心偏离度的求解模型繁琐且有偏差的问题,建立起定量评价等级界定的区间数与定性评语对应的区间数之间的等比转换关系,将定量指标的集结值映射到定性评语对应的区间数中,并简化了求解模型。最后通过某舰炮维修性评价实例,验证了改进模型的科学性和合理性。     

用残余力向量进行连续梁损伤诊断

基于结构损伤后残余力向量的计算，对连续梁进行损伤诊断研究，并根据灵敏度分析来考虑结构物理参数误差对诊断结果的影响。数值模拟结果表明，结构存在一定损伤时，基于残余力向量法对连续梁结构的损伤诊断非常有效，当结构物理参数有一定的噪声污染时，仍能给出比较准确的诊断结果。     

基于二维多规则云模型定性推理的场地分类方法

针对场地土及其分类的模糊性和随机性特征,建立了基于二维多规则云模型定性推理的场地分类方法,实现了场地分类边界不确定性划分.设计了场地分类的二维多规则定性推理生成器,将其应用于场地类别和特征周期的识别过程中,实现了场地分类和特征周期的连续化,克服了在分类边界处易出现类别跳跃等不合理现象,基本实现了现行建(构)筑物抗震规范在场地分类方面的统一.最后利用该方法对74个实例进行分析,场地分类的正确率达到97.3%,表明了该方法是可行的、有效的.     

基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法

为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。     

基于疲劳累积损伤的输电塔结构剩余寿命估算

建立了风力作用下输电塔结构剩余寿命的估算方法。由于输电线塔体系存在高度的非线性,因此本方法基于疲劳累积损伤的基础理论,通过分析模拟风荷载作用下的三塔两线有限元模型,获取结构构件实时累积损伤,然后依据实时累积损伤对输电塔结构服役期间每年度对应的剩余寿命进行估算。仿真分析表明,该方法可有效解决输电线塔结构的剩余寿命估算问题。     

点云目标检测残差投票网络

高精度的三维目标检测是实现物体感知的关键技术,对自动驾驶、机器人控制等应用的落地具有重要意义.为提高三维目标检测的精度,对算法VoteNet改进,提出了一种基于残差网络的端到端的高精度三维点云目标检测网络ResVoteNet.具体来说,设计了适用于点云数据的残差网络骨架,提出了残差特征提取模块以及残差上采样模块,并集成...     

基于小波包分析的输电塔螺栓松动损伤识别方法

高压输电铁塔结构健康监测对保证输电线路安全运行具有重要意义,输电塔结构发生破坏时,节点板螺栓首先会发生松脱,有必要对节点板上的螺栓进行损伤识别。用ABAQUS有限元分析软件建立输电塔结构多尺度模型,利用小波包变换,引入小波包能量变化率作为损伤识别指标,提取出螺栓周围测点的动应变数据,对塔腿处一块节点板螺栓松动的不同工况进行损伤识别;以基于物联网技术的传感器为信号传输设备,利用高精度的PVDF压电薄膜应变片为数据采集设备,在实际输电塔结构底部施加激励荷载,提取节点板上测点的动应变对该损伤识别方法进行试验验证。结果表明,该损伤识别指标对测点附近的螺栓松动较敏感,并且在所有测点处的最小值能较好地识别出节点板的损伤程度。