基于岭估计和L曲线的损伤识别技术研究

为了解决结构损伤方程求解的可靠性问题,提出了基于岭估计和L曲线的损伤方程求解方法。首先描述了基于模态应变能灵敏度的结构损伤方程,然后考虑测量噪声等因素易造成病态的损伤方程问题,提出了采用岭估计求解结构的损伤方程,并利用L曲线确定最优的岭参数,最后建立了损伤估计值的修正方法。数值仿真结果表明,基于修正的岭估计和L曲线方法可以较为精确地识别出损伤的位置和程度,而且其定量识别结果明显好于基本的岭估计和L曲线方法以及一般的截断奇异值分解法。     

大跨斜拉桥扁平钢箱梁的多尺度损伤分析研究

以润扬大桥斜拉桥为分析对象,提出了扁平钢箱梁结构的多尺度损伤分析方法。采用子结构方法将钢箱梁结构全尺度动力响应和细节尺度构件损伤相互衔接实现多尺度损伤分析。在此基础上对模态曲率、模态应变能、模态柔度和斜拉索索力指标的损伤识别效果进行了比较研究。分析结果表明:(1)无噪声情况下,除了模态柔度指标不能够正确识别钢箱梁腹板损伤以外,各损伤指标均能正确识别其余所有损伤工况。(2)对大多数情况,柔度指标的抗噪性最好,曲率指标和应变能指标次之,索力指标最差;(3)应变能指标和柔度指标在钢箱梁结构损伤定位上具有一定的互补性。     

基于模态应变能耗散率理论的结构损伤识别方法

本提出了基于模态应变能耗散率理论的一种新的结构损伤识别方法。表示结构损伤的损伤变量的概念来自于材料领域，并推广到了构件和结构；在此基础上，结构单元的损伤变量是通过建立模态应变能耗散率和相应的结构损伤前后的应变能变化的关系而获得。该方法所要求的结构损伤前后的振型模态可以是不完备的。对测量噪声的影响具有较强的鲁棒性。最后，通过数值算例的分析结果说明，该方法简便、有效，可定位结构的损伤和识别损伤的程度。     

运用分量信号小波能量法识别时变结构损伤

在采用解析模态分解定理提取分量信号的基础上,对一阶分量信号进行复Morlet小波变换,并定义损伤前后一阶小波能量比值指标来识别时变结构的损伤位置,然后从损伤位置处的响应信号出发,引入滑动时间窗思想,提出归一化一阶小波能量变化指标,来预测结构损伤的演化过程。采用一个刚度突变和线性变化的三层剪切型建筑结构数值算例对提出的损伤指标进行验证,结果表明:该指标能够有效识别结构的损伤位置和时变损伤。     

基于测量位移和频率的结构损伤二次识别方法

为了解决结构多损伤下的位置识别和损伤程度的判定问题，将测量位移和频率用于结构的损伤检测研究，并提出了一种分阶段的二次损伤识别方法。首先考虑测量位移数据量多且包含信息量较大的特点，利用测量的位移数据进行损伤的初次定位识别；然后利用频率的测量精度较高的优势，采用频变法进行结构损伤的定量识别。并针对频变法提出了相应的迭代改进策略，以进一步提高损伤识别的精度。数值仿真结果表明，采用测量位移定位识别可以有效地获得可能的损伤单元，在此基础上利用频变法的迭代改进策略不仅可以得到损伤程度的量化值，而且可以更精确的判断损伤的位置。     

不同信息融合方法在结构损伤识别上的应用和分析

在工程结构的损伤探测领域,不同的信息融合方法和方式对结构的损伤敏感程度以及计算的复杂程度往往不同,而且适用条件也不同。为了解决以上问题,描述了基于结构损伤识别的功能信息融合模型,并在此基础之上采用了多种融合方法进行了数值仿真和分析。数值仿真结果表明,采用了信息融合技术的结构多损伤位置识别,可以产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决,而且不同的信息融合算法的应用往往取决于研究对象和实际条件的要求。     

基于HVD包络谱瞬态能量曲率的井架钢结构损伤识别

针对复杂工作环境下井架钢结构损伤识别问题,提出了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)包络谱瞬态能量曲率的井架钢结构损伤识别方法。已知非平稳、非线性的复杂信号,利用结构低阶信息,利用HVD法将其分解为拥有缓慢变化多个信号分量之和,选取主分量提取信号特征;对于井架钢结构损伤识别,利用HVD法提取振动信号的损伤特征,将HVD包络谱瞬态能量曲率作为损伤敏感指标;计算井架钢结构振动信号包络谱瞬态能量曲率完成损伤识别,以ZJ70井架钢结构为例,通过损伤识别仿真计算,得出该指标对井架钢结构损伤敏感,能够准确识别单损伤和多损伤位置;将该方法应用于ZJ70井架钢结构实验模型,成功地识别了单损伤和两损伤,验证了该方法的可行性和准确性。     

改进模态应变能法在混凝土组合箱梁桥损伤诊断中的应用

为提高结构损伤识别方法的准确性和对噪声的鲁棒性,将多源信息融合技术引入到结构损伤识别方法中。针对模态应变能法诊断结构损伤一般需要完备模态的特点,采用信息融合技术对各阶模态应变能进行融合,建立了基于信息融合的改进的模态应变能法。通过对一座预应力混凝土组合箱梁桥损伤识别数值算例的分析,可以看出该方法具有良好的损伤敏感性,仅需要较少的低阶模态就可识别结构的早期损伤;同时,该方法具有噪声鲁棒性,当加入噪声等于或小于10%时可以准确识别结构的早期损伤。因此该文提出的基于信息融合的改进的模态应变能法具有较好的工程实用性。     

基于结构响应统计特征的神经网络损伤识别方法

提出一种采用结构动态响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法,并对其进行了数值模拟和实验验证。首先,通过敏感性分析,分析了采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的可行性;然后数值模拟了一三跨连续梁采用结构位移方差作为损伤指标的神经网络损伤识别过程,其结果表明,经过训练的神经网络可以准确的识别出单损伤和多损伤工况中的损伤位置和损伤程度;最后进行一组两端固定的简支梁模型实验来验证所提出损伤识别方法的有效性。实验结果表明,对于单损伤工况,神经网络可以准确地识别出结构中损伤位置和损伤程度,对于双损伤工况,神经网络可以准确地识别出损伤位置,而损伤程度识别略有偏差。最后得出结论,采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法是可靠有效的。     

火箭蒙皮上梁结构的损伤识别方法研究

针对火箭蒙皮上梁结构损伤识别问题,首先利用基于模态应变能的损伤识别指标,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤位置识别,再利用基于广义柔度矩阵的损伤敏感函数并结合遗传算法,对火箭蒙皮上梁结构进行损伤程度大小的计算。该损伤识别方法以结构损伤导致模态参数变化为依据,通过对比损伤前后模态应变能变化构建损伤识别指标。在数值仿真中,对T型梁进行了方法验证,发现该方法能够准确识别损伤位置和大小。最后根据火箭蒙皮上T型梁结构特点,设计试验并研究了方法的可行性,发现在T型梁结构上,该方法能够有效地识别损伤位置和大小,误差均在5%以下。     

基于频率响应的不同结构损伤识别方法研究

为了解决结构损伤中的刚度和质量识别问题,将测量的响应位移应用于结构的损伤识别中,并提出了多频率激励损伤识别方法和改进的单频率激励损伤识别方法。对于多频率激励情况,首先分析了结构损伤的基本理论,然后推导了其刚度损伤指标和质量损伤指标的识别公式;对于单频率激励情况,则首先根据结构的刚度特性和质量特性确定结构损伤的简化定位方法,在此基础上提出了其相应的迭代改进策略,以提高识别的精度。数值仿真结果表明:对于刚度影响占主导地位的桁架结构,多频率激励法对于刚度损伤的识别效果较好,对于质量损伤的识别效果较差;而采用改进的单频率激励识别策略,则可以更好的识别出刚度和质量的损伤,其识别结果优于多频率识别法和简化单频率识别法。     

基于应变能耗散率的结构损伤识别方法研究

将损伤变量的概念从材料领域拓展到结构中,并用其作为损伤因子来表征结构的损伤程度。通过表示结构损伤时每一单元的模态应变能耗散率引起的单元模态应变能的变化,导出结构每一单元的损伤因子的表达式。考虑到所测的结构模态是不完备的,应用完备模态空间理论将未测的结构高阶模态用等效高阶模态来代替从而消除模态截断误差的影响。最后,通过对一悬臂六跨平面桁架结构的数值算例分析的结果说明,该方法简便、有效,可同时定位结构的损伤和识别损伤的程度。     

基于不完备频响函数的结构多损伤定性和定量识别

传统的频响函数损伤探测方法对单损伤识别效果明显,却难于精确识别多损伤情况。为了解决结构的多损伤位置识别和损伤程度的判定问题,将不完备的频率响应函数应用于结构的损伤检测研究,并提出了一种两阶段的损伤识别方法。首先,利用不完备的频率响应函数确定相应的损伤指标,并通过不同节点和自由度处损伤指标的改变来分别初步判断损伤的位置;然后,推导分析了损伤程度计算公式,利用该公式可以精确的计算出相应损伤单元的损伤程度。仿真结果表明,通过自由度损伤指标的改变可以较为精确的识别出损伤的位置,优于节点损伤指标判别法,而通过损伤定量公式不仅可以得到损伤程度的量化值,而且可以更精确的判断损伤的位置。     

基于Gibbs抽样的马尔科夫蒙特卡罗方法在结构物理参数识别及损伤定位中的研究

通过对结构动力特征方程进行的一系列变化,得到了线性结构识别模型,并由贝叶斯更新理论得到其后验分布形式.利用结构的模态参数,并考虑其随机性,应用基于Gibbs抽样的马尔科夫蒙特卡罗方法对线性结构识别模型中各参数的条件后验分布进行了抽样,成功地实现了结构物理参数识别及损伤定位.数值算例表明:Gibbs抽样结果可以以不同的方...     

基于损伤敏感指标的斜拉桥结构损伤定位研究

研究斜拉桥结构的损伤位置识别问题。首先根据斜拉桥结构的受力特点,将其视为由斜拉索、主梁以及索塔组成的组合结构,对于斜拉索和主梁分别提出了广义模态应变能指标、位移灰关联指标以及索力变异指标等多种损伤敏感指标,并就观测噪声水平和损伤程度耦合影响下各损伤敏感指标的定位效果进行了系统研究。为提高存在观测噪声条件下损伤识别的可靠性和准确性,将证据理论引入损伤位置判别的决策过程,提出了基于多源损伤证据的损伤定位方法,实现了基于多源损伤信息的损伤定位。通过算例验证了所提出方法的有效性和优越性。     

基于频率响应和统计理论的结构损伤识别研究

为了解决测量噪声下的损伤定位和定量识别问题,提出了基于测量位移的两阶段识别方法和基于统计理论的损伤敏感度分析方法。首先利用损伤刚度的改变特性和测量位移来确定损伤指标,再通过损伤指标的相关自由度变化来确定损伤单元,然后利用自由度缩聚的方法推导出损伤程度的定量计算公式。并利用统计理论来分析噪声对识别结果的影响,推导出损伤指标和损伤程度的噪声敏感性计算公式。数值仿真结果表明,基于测量位移的两阶段损伤识别方法不仅可以精确的识别出损伤位置和程度,而且识别效果受测量噪声的影响较小,该方法明显优于直接广义逆法。     

基于性能的钢框架结构失效模式识别及优化

该文定义了损伤和滞回耗能两个性能指标,以增量动力分析(IDA)方法为基础,提出基于性能的钢框架结构失效模式识别方法,并以性能指标为目标函数,以构件截面尺寸作为变量,建立钢框架结构失效模式多目标优化方法。在多条地震波作用下,对一个20层benchmark钢框架结构进行了失效模式识别与优化分析,结果表明,以损伤和滞回耗能作为评价指标的基于性能的钢框架结构失效模式识别方法,能有效识别最不利地震作用下的结构失效模式,基于性能的失效模式多目标优化方法能够显著提高结构整体的抗震性能。     

两层钢支撑框架模型损伤定位试验

为研究损伤定位方法,完成了一个单跨两层空间钢支撑框架模型试验。通过拆除斜撑,模拟了单损伤、对称多损伤、非对称多损伤以及多层损伤四种损伤模式。采用模拟环境和力锤进行激励,对采集到的加速度响应信号,利用自然激励技术和特征系统实现算法进行损伤前后结构的模态参数识别,并通过特征灵敏度分析得到质量归一化振型。分别使用损伤指标法和损伤定位向量法进行损伤定位。结果表明,上述基于结构振动特性的损伤定位方法能够有效地判定结构损伤单元的位置。     

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。     

基于缩聚模态应变能与频率的结构损伤识别

在结构损伤识别中,测试振型往往是不完整的,这阻碍了结构损伤识别技术的应用效率。提出了一种采用缩聚应变能与频率相结合的损伤识别定性与定量方法。采用基于Neumann 级数展开的方法对有限元模型进行缩聚,定义了单元缩聚模态应变能,并证明了缩聚模态应变能的变化对损伤的敏感性;将单元缩聚应变能变化率作为标识量来识别损伤的位置;在损伤位置初步判定的基础上,采用特征值灵敏度法求解损伤程度。以一简支钢梁为例证明了所提出的方法。结果表明:在测量模态数据有误差的情况下也能较好地给出损伤识别结果。