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。     

基于单元残余能量灵敏度的结构损伤识别

在定义单元残余能量基础上进行单元残余能量的灵敏度分析,提出基于单元残余能量灵敏度分析的结构损伤识别方法,建立结构损伤识别方程组。通过解方程,求得损伤系数向量,便可同时识别结构的损伤位置及损伤程度。仿真结果表明,本文提出的方法对各损伤工况不但能准确定位,而且能有效识别出损伤程度,识别精度较高。     

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。     

大型复杂钢管焊接结构损伤识别新方法

提出一种将Kriging代理模型和动力指纹方法相结合的大型复杂结构损伤识别两步法。首先建立结构响应与结构损伤参数之间的Kriging代理模型,代替结构原有有限元模型,对结构损伤进行全局识别,确定损伤位置;然后针对损伤结构,通过动力指纹方法,以结构单元模态应变能曲率差为指标,对结构损伤进行局部识别,确定损伤状况;最后,将该两步识别法应用于某导弹发射台模型的损伤识别中。实验结果表明,该方法可应用于工程实际,为大型复杂结构损伤识别提供了一种新思路。     

运用改进的量子遗传算法进行结构损伤识别

利用振动得到的模态参数进行结构的损伤识别,是当前结构损伤识别领域中采用较为普遍的方法之一。文中引入量子遗传算法处理模态参数,为了让量子遗传算法更适用于复杂结构的损伤识别,还提出了改进的动态策略调整量子门旋转角,并应用于某框架结构的损伤识别。在识别过程中,以结构损伤前后柔度矩阵差的1范数为基础建立改进的量子遗传算法的目标函数,进行结构的损伤识别。结果表明该方法能准确、有效地判断框架结构的损伤发生、损伤位置以及损伤程度,并且具有一定的抗噪能力。     

基于时间序列模型自回归系数灵敏度分析的结构损伤识别方法

该文在分析了时间序列模型的自回归系数对结构单元刚度灵敏度的基础上,提出了一种采用随机载荷作用下结构的时域响应数据进行损伤识别的新方法。该方法首先根据随机载荷作用下的结构响应拟合适用的时序模型;然后建立基于自回归系数的损伤灵敏度矩阵,通过该矩阵可以建立由单元损伤导致的自回归系数的变化与损伤系数变化之间的关系;最后通过求解损伤系数向量来识别损伤位置和损伤程度。对一悬臂梁结构损伤识别的数值结果表明:在计入1%和2%测量噪声的情况下,该方法仅利用单个传感器的时域测量数据,就能够较好地识别单个单元和多个单元损伤;如果对基于多个传感器的识别结果进行综合,识别结果则更加准确、可靠。     

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。     

基于子结构能量的点阵结构损伤诊断方法研究

提出了二阶子结构能量法以检测点阵结构损伤，称为SOSEM (second order substructure energy method)。对于复杂点阵板，在已知损伤位置条件下，该方法只需结构中存在“缺陷”构件的模态信息，就可以准确地得到构件损伤程度，而传统基于模态分析的方法必需整体结构完全的模态信息，新方法提高了检测效率，对实现快速（实时）点阵结构损伤检测具有重要的应用价值。为了验证本文方法的有效性，以点阵板为例，采用数值方法分析了几种典型损伤情况，结果表明，该方法能够准确地检测出点阵结构中一个或多个单元的损伤。     

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。     

FRF-based structural parameters estimation using strain data: sensitivity equation,measurement and excitation selection

In this paper, a structural model updating technique is presented using frequency domain representation of incomplete strain data to identify the location and severity of structural damages. The most important challenges of model updating methods such as selection of excitation, measurement locations and interested frequency ranges are addressed. Distribution of strain energy in all structural elements and norms of the derived sensitivity equation are utilized for the selection of measurement and excitation locations. The important effect of different level of noise in measurement data and modelling error on the accuracy and robustness of the proposed method are investigated. A bowstring truss and a two-storey single-bay frame are used to evaluate the numerical ability of proposed method. The results prove the potentials of the proposed method in identifying the location and severity of damage in the presence of different errors.     

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。     

On a new edge‐based gradient recovery technique

A posteriori error estimation methods for mesh adaptation often require an accurate computation of the gradient of a Lagrange finite element solution. The precision of the error estimation is directly related to the accuracy of the recovered gradient. We therefore present in this communication a simple method for the evaluation of the gradient of a linear Lagrange finite element solution, and we show that it has significant advantages over existing methods of the same order. The proposed method requires the solution of a global linear system that can be solved by a preconditioned conjugate gradient method. An interesting feature is that it does not require any special treatment for boundary nodes contrarily to classical local patch recovery methods. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于模型参考自适应算法的非线性结构损伤识别

许多工程结构在遭受飓风、地震之类的动荷载时,存在迟滞非线性现象,因此,对其结构参数进行实时辨识显得尤为必要.针对迟滞非线性结构的力学性质,采用一种基于模型参考自适应算法的参数辨识方法.该方法能够追踪时变的参数,检测损伤,包括损伤的大小和位置,以及损伤发生的时刻.数值仿真的结果表明,该方法对参数变化具有敏感性,非线性结构的仿真结果证实了该方法能够有效检测结构的损伤.     

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。     

基于敏感性分析的周期结构损伤检测

介绍了一种基于敏感性分析的周期结构损伤检测方法的基本原理。首先得到了具有单一损伤的周期结构固有频率的一般表达式,并运用在不同单元出现损伤时的第一阶自振频率的近似值形成特征值敏感性矩阵;然后通过求解一组基于上述特征值敏感性矩阵的线性方程,识别出结构损伤位置和大小;针对大型结构可能出现多处损伤的特点,文章最后还介绍了一种方法,它不仅能改善计算精度,而且能提高计算效率。理论分析和数值结果表明周期结构自振频率对不同位置损伤的敏感性仅仅与结构单元数目和损伤位置有关,基于敏感性分析的方法能够准确识别出结构的损伤。     

CSM在基于Lamb波的结构损伤检测中的应用

在基于Lamb波的结构损伤检测中往往不可避免地遇到结构中多个损伤引起的反射波信号相干问题而对检测精度造成影响。考虑到阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,尤其是在信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计上的优越性,将其应用于基于Lamb波的结构损伤检测中以获得准确的结构损伤信息。于是,该文采用空间谱估计中相干信号子空间方法(Coherent Signal Subspace Method, CSM)解决了相干信号问题。以一个损伤结构的仿真分析为例,验证了CSM方法在基于Lamb波的结构损伤检测中处理相干信号的可行性。结果表明,无论是结构损伤和边界反射引起的信号相干或两个结构损伤引起的信号相干,依然可以通过该方法获得准确的结构损伤信息。