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。     

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。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

基于附加虚拟质量的储罐损伤识别方法

针对储罐的具有空间对称、低阶模态密集且对局部损伤不敏感的特点,提出附加虚拟质量的损伤识别方法。首先结合储罐结构模态的灵敏度分析,确定附加质量的大小;接着基于虚拟变形法(VDM)的基本思想,利用在原储罐结构的激励时程和对应位置的加速度响应时程,构造附加质量后的频率响应并识别其频率;然后利用储罐结构空间对称特点,根据附加虚拟质量后的频率的分布规律初步判断损伤的位置;进一步,结合有限元模型的灵敏度方法进行迭代求解识别损伤的程度;最后利用储罐有限元模型进行数值模拟,可以准确的识别出损伤位置和程度,验证方法的有效性。     

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。     

比例损伤结构的两阶段损伤识别研究

为了提高结构的多损伤识别效率,提出一种先利用归一化条件下的模态应变能变化进行结构损伤定位,然后再利用改进的频率变化法进行损伤定量的两阶段损伤识别方法。该方法首先对损伤前后的单元模态应变能进行归一化处理,提出基于归一化条件下的模态应变能变化率的损伤定位指标并对结构进行准确的损伤定位识别;其次,在确定损伤位置的基础上,建立了只跟损伤单元数目相关的基于比例损伤模型的损伤定量方程,并用最小二乘技术进行损伤程度的求解。为了验证所提方法的有效性,以一个单跨6节平面桁架结构为例进行数值模拟。仿真结果表明,所提方法不但可以准确地识别出结构的损伤位置和程度,而且对测量噪声具有较强的鲁棒性。     

基于吊索局部振动与神经网络技术的悬索桥损伤定位

基于由吊索局部振动测试构建的吊索张力指标,应用神经网络技术对悬索桥结构损伤位置和程度识别进行了探讨。首先应用经校正的三维有限元模型,对该方法进行了较为详细的数值模拟分析。模拟了多种可能的损伤工况。采用BP网络,以不同损伤程度下基于吊索频率计算的张力指标作为网络的训练与测试输入,由网络的输出向量来指示损伤位置及程度。然后,利用面向健康诊断专门设计制作的悬索桥试验模型,针对个别损伤工况进行了损伤识别的模型试验研究。数值模拟和试验研究均获得较好的损伤识别效果。该方法的突出优点是只用到少量吊索的局部模态的基频,就能获得较好的识别结果。而对少量吊索的局部模态的基频测量要比其它面向损伤检测的测量容易得多。因此,该方法具有重要的实用价值。     

基于时变模态振型小波变换的结构损伤识别方法

结构损伤是一种非线性发展过程,会导致结构模态参数的变化,因此可以通过时变模态振型特征识别损伤状况。对结构的响应信号进行小波变换,提取当小波系数模出现局部极大值时的尺度参数,利用这些尺度参数识别结构的瞬时频率。选取特定尺度参数,对结构各个节点的信号进行小波变换,将信号解耦到只含某一阶模态,通过小波系数的比值进行归一化处理,从而得到结构的瞬时振型。对结构瞬时振型差做小尺度的小波变换,通过小波系数的实部出现极大值的时间及其出现的位置识别出结构的损伤时间与损伤位置,通过极大值的大小判断损伤程度。应用一个悬臂梁和斜拉桥数值算例,证明该方法不仅能准确识别结构发生损伤的时间,而且能高精度、高效率地识别结构损伤位置和损伤程度。     

利用压电自传感驱动器进行裂纹钢梁损伤识别的实验研究

压电陶瓷是一种智能材料，可以在结构健康监测系统中同时用作传感器和驱动器。基于压电阻抗的损伤识别技术的基本原理，对裂纹钢梁进行了损伤识别和定位的实验研究。将三片压电陶瓷（PZT）粘贴在钢梁表面的不同部位作为驱动器和传感器，通过测量梁损伤前后压电陶瓷片的电阻抗变化来识别梁中的裂纹损伤。从导纳（阻抗的倒数）幅值谱曲线中提取裂纹梁的反谐振频率，通过比较各压电片位置的反谐振频率变化识别了裂纹位置；同时比较不同损伤工况下的反谐振频率变化定性地识别裂纹梁结构的损伤程度。     

灰色斜率关联度的改进

研究了单指标数据序列的几种无量纲化变换及其性质，提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型，改进后的关联度能够反映序列的正、负相关关系，并且对原始序列进行无量纲化变换处理时不影响关联系数及关联度的值，还研究了改进的关联度及关联系数的性质。该方法充分利用了序列各时点的信息及正、负相关性，所得关联分析结果较为客观可靠，并且易于在计算机上实现。     

基于接触模型和峭度最优Laplac小波的滚动轴承量化诊断

研究了滚动轴承损伤量化诊断中的正反问题。通过轴承界面相互作用的动态接触理论及摩擦学系统行为的研究,运用振动传递路径表征物理模型。该模型计及负荷分布、游隙的影响,考虑接触滑移、分离作用,由表面轮廓变化描述局部损伤扩展,由测量信号修正模型参数,实现真实工况下轴承运行与模拟研究的有机结合。通过正问题求解构造峭度最优Laplace小波来提取无量纲指标,进而形成损伤矩阵数据库。将反问题计算转化为多维优化问题,利用灰色关联度寻优求解出与输入值几何最相似的样本点,进而测出轴承损伤的位置和具体尺寸。最后的实例分析表明,本文方法具有较好的精度和鲁棒性,且易于在工程实践中推广。     

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。     

基于相对关联度的工程选材决策模型及应用

 根据灰色关联度反映候选材料的理想解之间曲线形状的相似性,在综合考虑正、负理想解影响的基础上,通过构造相对关联度,建立工程选材决策模型.以低温存储罐材料选择为例,根据专家评分得到所选8种评价指标的权重,确定理想解和负理想解,继而分别计算10种候选低温材料的相对关联度,进行选材决策.结果表明：全硬态301型不锈钢的相对关联度最高,是最佳的低温存储罐材料,这与实际应用和加权性质分析法得出的选择结果一致,而且所得其他候选材料的测评效果排序也更加合理.该模型同时反映候选材料的理想解和负理想解之间曲线的相似性,物理含义更加明确,分析问题更加全面、客观,是工程选材决策的有力工具.     

基于局部均值分解多尺度模糊熵和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于局部均值分解多尺度模糊熵和灰色相似关联度相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数,并从中选取包含主要故障信息的PF分量计算多尺度模糊熵作为特征向量,通过计算待识别样本与标准故障模式的灰色相似关联度,对滚动轴承故障类型和损伤程度进行判断。将该方法与LMD模糊熵和灰色相似关联度相结合的方法进行了对比,实验表明,基于LMD多尺度模糊熵和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断方法,能够有效地识别滚动轴承运行状态,实现对滚动轴承的故障诊断。     

第三方物流供货流程中影响安全性的主致因分析

从第三方物流供货安全性评价出发,根据第三方物流服务商的实际供货流程,确立了安全性评估的指标体系。分析了灰色理论在第三方物流供货安全性评价中的应用原理。选取灰色理论中的综合关联度模型,对第三方物流供货流程中5个操作环节中影响安全性的19个因素进行了灰色关联分析,实现了各因素与总安全差错率之间的关联评价,分别得出单一操作环节（原材料收货）及5个操作环节总体的主致因。基于评价结果,找出最易导致安全性问题的因素,帮助管理人员得出针对性措施。     

基于动态多指标灰色关联决策模型的研究

针对动态多指标系统的决策特点，对指标数据初始化处理时，利用“奖优罚劣”原则，提出了一种易于计算且实用的［-1，1］线性变换算子，用此方法寻求各时段的正、负理想方案，建立一种新的基于动态多指标灰色关联分析决策模型，在模型中充分考虑了各指标在系统中的成长特性，将此特性用于灰色关联分析，为动态多目标决策问题提供了一种科学、实用的方法，并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性。     

基于形态滤波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景与故障样本不易大量获取的问题,提出一种基于形态滤波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。采用形态闭与形态开相减构成的差值滤波器对故障信号进行滤波,不需要考虑振动信号的频谱特征与分布,即能够有效的提取故障频率特征;灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。首先对故障信号进行形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化幅值作为特征向量,最后通过待识别样本与标准故障模式的关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法能够取得良好的效果。     

考虑质量变化的空间拱结构小损伤识别方法研究

该研究针对空间拱结构损伤识别精度问题,提出了一种空间拱结构小损伤的动态识别方法。该方法在识别过程中考虑损伤区的质量变化的因素来提高了结构损伤识别的精度。在建立的空间拱结构损伤模型中,应用频率和振型的质量因子变化来表示损伤区质量的变化。应用Wittrick-Williams算法对损伤参数进行计算,根据计算结果来判定结构的损伤位置和程度。为了实现应用最少的测量模态和结构振动特性数据对结构损伤精确识别,建立了一个应用遗传算法的优化计算程序对损伤参数优化计算。在该优化程序中,应用初始的随机染色体群代表沿空间拱不同的损伤分布状况。通过对单一损伤、多个损伤区域和不同边界条件下空间拱进行损伤识别案例对所述方法进行验证,并分析解决了对称结构损伤定位唯一性的问题。结果表明,所提出的识别方法对空间拱结构的损伤具有较好的识别效果,所建立的损伤识别程序具有较高的识别精度。     

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。