免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进

为了解决结构的多损伤识别问题,提出了基于免疫遗传算法和贝叶斯融合理论的二阶段识别方法。首先将结构的应变能和频率数据作为两种具有互补性质的信息源,通过采用贝叶斯融合理论来初步确定结构的损伤位置,然后通过免疫遗传算法来精确确定结构的损伤位置和程度。考虑到基本免疫遗传算法的搜索效率仍不太高,故提出了疫苗培养、以及双终止条件等改进策略。数值计算结果表明,论文提出的二阶段方法可以有效的识别出结构的损伤位置和程度,而所建议的改进免疫遗传算法明显优于基本免疫遗传算法和简单遗传算法。     

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。     

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。     

基于模态刚度的预应力混凝土梁损伤识别方法研究

阐明了模态刚度在损伤识别研究中的重要意义,并对11根多级损伤状态的预应力混凝土梁进行动力试验研究。通过对梁模态分析发现,由于噪音污染等多种因素的影响,仅凭各梁实测模态刚度数值的直观分析很难对梁的多级损伤状态进行有效的识别。为此,提出了以模态刚度变化率为损伤指标的BP神经网络和PNN神经网络的损伤识别方法,并利用实测数据验证所提方法的实用性。研究表明,两种神经网络分类器识别方法均能够有效应用于实际中,且具有很高的损伤识别精度,为结构损伤识别方法研究提供了新思路。     

单元模态应变能变化率对框架结构的损伤诊断

对具有一定程度损伤的框架结构来说,模态位移动力检测指标难以有效地反映结构的损伤状况。为了提高诊断效率和诊断结果的可靠性,采用结构损伤的单元模态应变能变化率方法构造框架结构损伤定位的识别指标。通过对一个典型框架结构的数值模拟研究表明:该方法仅需低阶模态参数,无论是单一位置损伤、对称部位损伤、轻微损伤,还是多种损伤共存,均具有损伤定位的能力;且在一定噪声水平下具有较强的抗噪能力。给出根据损伤单元模态应变能变化率值的大小,确定损伤程度的实用方法。     

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。     

Multiple damage detection in complex bridges based on strain energy extracted from single point measurement

Strain Energy of the structure can be changed with the damage at the damage location. The accurate detection of the damage location using this index in a force system is dependent on the degree of accuracy in determining the structure deformation function before and after damage. The use of modal-based methods to identify damage in complex bridges is always associated with problems due to the need to consider the effects of higher modes and the adverse effect of operational conditions on the extraction of structural modal parameters. In this paper, the deformation of the structure was determined by the concept of influence line using the Betti-Maxwell theory. Then two damage detection indicators were developed based on strain energy variations. These indices were presented separately for bending and torsion changes. Finite element analysis of a five-span concrete curved bridge was done to validate the stated methods. Damage was simulated by decreasing stiffness at different sections of the deck. The response regarding displacement of a point on the deck was measured along each span by passing a moving load on the bridge at very low speeds. Indicators of the strain energy extracted from displacement influence line and the strain energy extracted from the rotational displacement influence line (SERIL) were calculated for the studied bridge. The results show that the proposed methods have well identified the location of the damage by significantly reducing the number of sensors required to record the response. Also, the location of symmetric damages is detected with high resolution using SERIL.     

钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别

应用振动测试的模态分析方法 ,对钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别进行了探讨。通过现场试验实测结构的模态频率 ,根据未锈裂结构的模态频率识别出结构的实际支承条件 ,建立现场试验结构的有限元模型。验证结构锈裂损伤定位方法的有效性。计算结构锈裂损伤程度识别图 ,用于结构锈裂损伤程度识别。     

Multi-scale damage analysis for a steel box girder of a long-span cable-stayed bridge

Accurate evaluation of the effect of possible damage in critical components on the dynamic characteristics of a structure is of critical importance in developing a robust structural damage identification scheme for a long-span cable-stayed bridge. The strategies of finite element (FE) modelling of a long-span cable-stayed bridge for multi-scale numerical analysis are first investigated. A multi-scale model of the Runyang cable-stayed bridge is then developed, which is essentially a multi-scale combination of a FE model for modal analysis of the entire bridge structure and FE sub-models for local stress analysis of the selected locations with respect to the substructuring method. The developed three-dimensional global-scale and local-scale FE models of Runyang cable-stayed bridge achieve a good correlation with the measured dynamic properties identified from field ambient vibration tests and stress distributions of a steel box girder measured from vehicle loading tests, on the basis of which the effectiveness of some damage location identification methods, including a modal curvature index, a modal strain energy index and a modal flexibility index, are evaluated. The analysis results show that the effect of the simulated damage in various components of the steel box girder on the dynamic characteristics of a long-span cable-stayed bridge should be properly considered in structural damage analyses using multi-scale numerical computation.     

基于模态应变能与神经网络的钢网架损伤检测方法

神经网络通过对样本的学习,获得结构模态参数与损伤之间的映射关系。目前基于神经网络的损伤检测已经越来越广泛地使用在非破坏性损伤诊断当中。但对于大型结构而言,它的训练样本数量过大,将消耗大量的计算。所以如何降低神经网络的计算量使其可用于大型结构的损伤诊断是一个亟待解决的问题。为了解决这个问题,提出了空间钢网架损伤的两步诊断法:第一步,利用模态应变能对结构损伤的敏感性,判断出结构损伤的可能位置;第二步,利用神经网络从可能发生损伤的杆件中定位出实际损伤的位置,并进行损伤程度的判断。利用一个空间网架作为数值算例,进行可行性验证。结果表明此方法可以准确判断出结构的损伤位置以及损伤大小,是一种行之有效的方法。     

类COMAC指标在桥梁损伤识别中的应用研究

为了研究桥梁结构损伤并探索损伤识别指标,提出基于应变频响函数的参数COMACsfrf作为损伤识别指标。在此基础上采用有限元方法,以一简支板为仿真算例,以结构模型的单元刚度衰减来模拟损伤。结果表明:CO-MACsfrf对损伤的敏感程度高于由振型、应变等推演出的特征指标;该方法可用于结构损伤定位以及定性评价多处损伤。     

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。     

基于模态应变能的结构损伤识别研究

文中应用有限元分析软件ANSYS10.0建立一个平面刚架结构模型。通过有限元模态分析获得未损伤结构与损伤结构的固有频率和振型。应用单元模态应变能法对模型进行损伤定位。结果证明这种方法对于平面刚架的损伤识别是有效的。     

改进的模态曲率改变率对三跨门式刚架损伤识别的研究

应用ANSYS建立工字型截面三跨门式刚架无损伤和有损伤模型,求解无损伤和有损伤情况下的三跨门式刚架节点位移,通过节点位移求出损伤前后的模态曲率。将改进的模态曲率改变率的损伤识别方法应用于三跨门式刚架的损伤位置和损伤程度识别研究。改进的模态曲率改变率法能够确定三跨门式刚架竖柱损伤位置,但不能判定损伤位置的损伤程度;对梁段的损伤位置只能确定一处损伤位置,多处损伤无法确定,损伤程度也无法确定。     

基于最小秩方法的结构损伤识别

针对结构损伤识别中的最小秩方法存在的问题,经过研究发现,对测试模态进行关于质量矩阵的正交归一化可保证反演后刚度矩阵的对称性;提出了一种迭代修正算法,可保持反演结果的稀疏性;基于模态力余量,定义了一种损伤指标来预先判定结构损伤单元的位置,并可据此选取合适的测试模态阶数进行反演计算。数值试验结果表明,改进后的方法在考虑测试模态误差的情况下可对结构的损伤进行精确的定位和标定。     

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。     

基于柔度曲率曲线的结构损伤识别方法

对柔度曲率法进行了改进,提出了基于柔度曲率曲线的结构损伤识别方法。提出了结构在健康状态下的完好柔度曲率曲线这一概念,并运用最小二乘法拟合构建该曲线;在此基础之上,进一步对结构损伤的程度进行了研究,通过损伤有效面积的大小来判断结构损伤程度。最后通过简支梁的单处和两处损伤对该方法进行了数值验证。结果表明：不需结构损伤前模态参数,该方法能够对简支梁发生单处和两处损伤进行准确定位及损伤程度分析;且损伤程度正比于损伤有效面积;同一损伤程度下,单元距离跨中位置越近损伤有效面积也越大。     

基于卷积神经网络的结构损伤识别研究进展

为系统梳理基于卷积神经网络的工程结构损伤识别方法的发展脉络和研究现状,分别从结构损伤的识别目的和在不同类型结构中的应用两方面进行了归类、分析和评价。介绍了卷积神经网络的基本结构和评价指标,回顾了卷积神经网络的研究和应用历程。在损伤的识别目的方面,主要针对混凝土结构损伤的分类、定位和分割,详细介绍了基于不同类型卷积神经网络的结构损伤识别方法,即基于分类的方法、基于回归的方法和像素级的图像分割算法; 分析了各类方法所使用的卷积神经网络模型的结构特点、计算流程、训练方法和损伤识别性能。在不同类型结构的损伤识别方面,分析了卷积神经网络在砌体结构、钢结构桥梁和古建筑木结构裂缝识别中的应用。最后,基于对卷积神经网络优缺点的思考,提出了发展建议和展望。结果表明:训练样本中结构损伤的多样性对模型的损伤识别效果影响较大; 现有基于卷积神经网络的损伤分割方法模型参数较多,计算量大; 采用数据增广和迁移学习方法可有效防止模型过拟合,提高模型训练效率; 针对微小损伤和不同类型结构损伤的识别,此类方法的性能有待提高。     

Studies on damage and FRP strengthening of reinforced concrete beams by vibration monitoring

In this paper, modal characteristics of reinforced concrete beam specimens are identified using experimental test data. Nine concrete beam specimens were gradually damaged and the changes of dynamic parameters were monitored from initial to the failure state. Six of the specimens were strengthened with externally bonded CFRP sheets when the load reached approximately half of the predicted failure load. The identification methods based on measured modal parameters were utilized and the efficiencies of these methods were investigated. These methods include frequency changes, Modal Assurance Criterion (MAC), Coordinate Modal Assurance Criterion (COMAC) and modal curvatures. The comparison of the methods shows that the frequency changes are not fully capable of detecting damage and predicting the potency of strengthening. The MAC values can reveal the changes of overall stiffness of the beams during the load steps. The change of stiffness at each degree of freedom of beams evaluated by COMAC and modal curvatures show that the damage identification of the beam specimens is best described by modal curvature method.     

基于多尺度小波分析的在线结构损伤诊断方法

将多尺度小波分析引入到在线结构损伤诊断上来,充分利用其在处理非稳态信号上的优势,从在线监测过程中得到的时程曲线中提取结构的损伤信息。通过编制刚度随时间变化的损伤模拟程序,得到损伤结构的时程反应,提出了相应的损伤指标,从而做到对于结构损伤的确认以及时间和空间上的定位,最后通过数值算例验证了该方法在处理在线结构损伤诊断上的可行性。