人工神经网络在结构损伤识别中的应用

综合论述了人工神经网络在损伤识别中的作用,主要探讨了分步识别理论和输入参数的选择,并介绍了几种改进的BP算法,最后指出了人工神经网络在高层建筑损伤识别中应用所需要解决的问题。     

机床结构传递函数在线识别的试验设计

机床结构传递函数在线识别应当采用闭环系统的辨识方法.本文从闭环系统可辨识性的角度,讨论了合理进行试验系统设计的问题,提出了试验系统设计的原则.     

AR参数灵敏度及结构损伤控制图识别

推导了时间序列模型的自回归参数对结构单元刚度损伤系数的灵敏度方程,并对该方程的正确性进行了验证。分析了自回归参数的灵敏度特性,在此基础上采用控制图进行结构损伤识别。该方法首先以结构在随机作用下的时域响应进行主成分分析;然后以第一主元建立适用阶的时序模型;最后以自回归参数建立休哈特控制图,通过自回归参数的统计性变化判断结构是否发生损伤。针对一梁结构,试验验证了控制图用于损伤识别的有效性和可行性。     

基于贝叶斯方法的统计模型修正和结构概率损伤识别

提出了一个用马尔科夫链抽样的贝叶斯模型修正和损伤识别方法,用于对梁结构的损伤识别.首先建立了基于结构振动频率测量,确定其振型的目标函数,然后采用延缓拒绝自适应的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行随机抽样,得到在完好状态和损伤状态下结构参数的后验概率,通过比较这两种状态下识别参数的概率密度函数,最终得到结构损伤的概率和损伤程度....     

基于ARX模型的塔式起重机结构状态检测

针对塔式起重机的健康检测,提出了一种以塔式起重机下标准节节点的位移作输入,上标准节的节点位移作为输出建立ARX模型检测其结构状态的方法,结合统计识别技术完成结构的状态诊断。文中根据实验室已有的微型塔式起重机建立有限元计算模型,对模型施加激励载荷,获得塔式起重机在完好和损伤状态的位移信号,选择辨识度较好的ARX模型,定义模型的损伤特征参数,由完好状态的动态响应形成状态判断的参考,分析损伤状态的响应信号与正常结构的差别,进而通过统计分析的方法进行结构状态的诊断。     

基于加速度传递函数的结合面参数识别

机床中存在着大量结合面,结合面特性直接影响着机床的整机性能,为了有效的预测和评价机床整机性能,需要研究结面基础特性参数的实验获取方法。提出一种基于加速度传递函数的结合面阻尼参数识别方法,通过加速度传递函数的实部和虚部计算,能有效避开质量矩阵和刚度矩阵求解,为结合面特性测试提供了一种方法。通过实验验证了这种结合面参数识别方法是可行的。     

基于自适应粒子滤波的结构损伤识别

为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法).该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识别过程中计算量的同时,不影响识别精度,使之更适合进行在线的结构系统参数识别.数值仿真结果发现,该方法的系统识别时间仅为传统粒子滤波方法的1/4,这证明了该方法在结构损伤在线识别中的有效性.     

基于强迫振动响应的结构损伤识别

为了识别结构的损伤位置和损伤程度,利用结构在多个脉冲激励下的强迫振动响应数据,把结构在损伤前后的响应数据相减,并对它们的差值求曲率,最后通过ANSYS有限元软件对具有不同损伤程度的固支梁进行仿真,并对其强迫响应数据按上面方法处理后,所得结果能判断出梁损伤的位置和损伤程度的大小,说明此方法是有效的。     

基于曲率模态的空间刚架结构损伤识别的研究

应用Ansys建立空间刚架结构无损伤和有损伤的有限元模型,选取曲率模态作为损伤标示量应用于结构损伤识别。对空间三维曲率模态进行比较分析,结果表明,一阶曲率模态能够很好的对单一或多个损伤位置进行识别,且轴向曲率模态比横向曲率模态更适用于损伤识别。一阶曲率模态也可以对损伤程度进行初步判断,为探索通过曲率模态识别空间钢结构损伤提供一种可行的方法。     

基于柔度矩阵和神经网络的结构损伤识别法

提出一种分步识别结构损伤的方法。首先利用测量模态参数建立结构柔度矩阵来确定结构损伤的大体位置，然后应用神经网络技术和结构的加速度响应对确定的损伤范围进行参数识别，根据识别的刚度值判别结构的损伤程度。通过一个8自由度结构的仿真计算表明，该方法稳定性好，计算精度高，对噪声具有很高的鲁棒性，在10％噪声情况下，应用神经网络技术能较精确地得到结构的损伤程度，显示了该方法对大型复杂结构进行损伤诊断的潜力。     

基于受控结构动力特性和信息融合的损伤识别

提出了一种使用受控结构动力特性数据和运用信息融合技术进行结构损伤识别的方法。分别采用多损伤定位确信准则和结构的频率变化平方比相关性作为损伤识别指标,用状态反馈控制的方法有目的地对结构进行极点配置,得到所需的受控结构的特征频率和特征振型,以提高损伤识别指标对损伤的敏感度,然后用证据理论的方法将两者的识别结果进行决策级融合,得到一个更为可靠的损伤识别结果。数值仿真计算结果表明,所提出的方法能有效提高结构损伤识别的准确性。     

基于随机森林的建筑结构损伤识别方法

针对利用分类器对建筑结构进行损伤识别的问题,引入一种新的组合分类器算法——随机森林,提出基于小波包分解和随机森林的结构损伤识别方法。首先,采用小波包对结构在不同损伤程度和位置上的振动加速度信号进行分解,得到各个频带上的总能量;然后,利用各频带上能量值存在着差异性作为输入到分类器的特征向量;最后,训练随机森林模型并对建筑结构的损伤位置和损伤程度进行识别。应用该方法对一座8层剪切型钢框架结构进行损伤判别,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,结果表明该方法具有较好的识别精度与稳定性。     

大型复杂钢管焊接结构损伤识别方法研究

将支持向量机引入响应面重构计算中,利用支持向量机对小样本数据优秀的拟合和泛化能力,提出了一种最小二乘支持向量机响应面新方法,并将其应用于大型钢管焊接结构的模型修正及损伤识别中。对最小二乘支持向量机响应面的核函数进行了加权,提出一种综合了一次多项式核函数的线性模拟能力和高斯核函数非线性拟合能力的线性-高斯组合核函数。同时对训练样本进行了尺度变换,并对训练样本的选择方法进行了改进。通过损伤识别数值仿真及实验验证,与传统灵敏度方法进行了对比,结果表明改进响应面方法的识别效果更好,且收敛性及精度也大大提高了,为解决大型复杂结构的损伤识别问题提供了新的思路。     

超声导波在H型钢结构损伤识别中的应用

针对H型钢在损伤情况下对超声导波的影响,提出基于超声导波的结构健康监测方法,并探讨了应用超声导波检测技术在H型钢中对结构损伤识别的可行性及其识别能力。采用中心频率为87.5kHz的波形为汉宁窗调幅3.5个周期正弦曲线作为激励波形,应用商业有限元软件ABAQUS对导波在H型钢构件中的传播进行了仿真,同时对无损伤以及有损伤的仿真模型进行实验验证。实验中利用压电材料锆钛酸铝(piezoelectric lead zirconate titanate,简称PZT)换能器来激发和接收在H型钢中传播的导波信号,借助于Morlet小波时频分析等方法对仿真和实验采集到的信号进行处理,并比较实验结果与仿真结果的吻合度。最后分析H型钢中损伤的大小等因素对损伤识别的影响,以及超声导波在H型钢中的损伤识别能力。     

基于神经网络的柔性结构损伤模式识别方法

提出一种基于人工神经网络（ANN－Artificial Neural Network)的柔性结构损伤模式识别方法,将神经网络用做损伤模式的分类器,引入通过对输入模式的增强来实现多种模式分类的函数连接型神经网络构成损伤模式识别方法,通过对柔性悬臂梁结构的损伤识别实验表明,该方法运用于模式较少的场合非常有效,并且网络结构简单,学习速度快,实验中采用PVDF压电薄膜作为信号获取元件,并且以柔性结构多个位置传感器的输出值的相对值作为模式识别中的特征向量,识别时对梁的振动幅度没有固定要求,实验结果表明,这是一种有效的损伤模式识别方法。     

基于子结构模型剪切型框架结构损伤识别

提出了适用于剪切型框架结构的损伤定位和损伤定量识别方法。首先,用剪切型框架结构的运动方程和中心差分法确定子结构的划分方式;然后,根据子结构的输入输出关系和已知输入自回归移动平均(autoregressive moving-average with exogenous inputs,简称ARMAX)模型的对应关系,提出了利用子结构输入输出数据建立ARMAX模型的定阶方法;最后,利用子结构ARMAX模型系数向量的马氏距离来构造损伤识别指标,并选用受试者工作特征曲线下面积和Bhattacharyya距离进行损伤部位和损伤程度的识别。模拟算例和试验表明,提出方法能准确识别剪切型框架结构的损伤部位和损伤程度的相对大小,且具有较好的抗噪性能。     

基于频响函数数据筛选的发动机惯性参数识别

发动机的惯性参数为质量、质心位置的3个坐标、绕3个轴的转动惯量以及3个惯性积共10个参数。在振动模态试验测试的频响函数基础上,提出了利用质量线识别台架上发动机10个惯性参数的改进方法,较精确地识别了发动机的10个惯性参数。根据一定的误差限水平,筛选合适的激励点和响应点处的频响函数数据,剔除互易性差的数据,提高了识别精度。台架试验验证了所提改进方法的正确性。     

基于振型差小波变换的结构损伤检测方法

小波变换具有在时域和频域内表征信号局部特性的能力,能够在不同尺度下对结构响应中的突变信号进行放大和识别。在位移模态振型的基础上,提出了一种基于小波变换的结构损伤检测方法。将损伤前后结构的位移模态振型差作为原始信号进行小尺度小波变换,通过损伤前后位移模态振型差小波变换系数的变化,可判定损伤存在,确定损伤位置。并通过悬臂梁和海洋平台的数值模拟对该方法进行了验证。     

基于第2代小波的有限元模型更新方法

提出了有限元模型更新刚度曲线的低分辨率表示方法。基于有限的实验模态信息,通过遗传算法得到了更新刚度曲线在低分辨率表示时的尺度函数系数和小波系数。利用多分辨率分析方法实现了复杂精细有限元模型的几何降维,获得了在有限模态参数范围内与精细模型相似的简单有限元模型,并在此简单模型基础上实现了最终的模型更新与损伤识别。证明了从多分辨率分析的角度出发,利用第2代小波变换的方法能够减少待更新的参数数量,降低模型更新过程的奇异性。以变截面箱梁为例,验证了提出方法对裂缝深度变化和局部裂缝数量变化的鲁棒性。本研究方法也适用于多组裂缝群的辨识。