张弦拱桁架结构基于模态参数的损伤识别试验（英文）

张弦桁架结构是是由上部刚性拱桁架与下部柔性拉索通过中部撑杆组合而成的一种自平衡体系,具有受力合理、承载能力高、造型轻盈、跨度大等优点,被广泛应用到大跨钢屋盖结构中。但张弦桁架结构规模大、服役期限长,所处环境状况复杂,受到的荷载作用具有随机性,发生损伤的潜在危险性较大。此类结构一旦出现损伤会对结构的正常使用产生影响,甚至可能引起连续倒塌,因此研究张弦桁架结构在运营期的损伤识别具有重要的现实意义。但张弦梁结构中存在拉索、撑杆和桁架等不同类型杆件,受力机理更加复杂,其损伤识别与常规桥梁式结构或多高层建筑结构存在明显差异,目前针对张弦桁架结构的损伤识别尤其试验研究很少。因此,针对张弦桁架结构基于模态参数的损伤识别方法开展试验研究。通过对某火车站顶棚结构进行缩尺简化,设计制作了两榀张弦桁架试验模型。两榀试验模型结构尺寸相同,模型总长6 m,矢高0. 4 m,垂度0. 4 m,上部采用倒三角立体桁架,每两个节点之间由四角锥基本单元构成,结构中部均匀布置5根对称的圆钢管撑杆,下部布置直径8 mm的钢丝绳拉索,并施加2 kN预应力;试验模型一端为固定铰支座,另一端为滑动铰支座,并在结构两侧设置刚架作为受压桁架侧向支撑。两榀试验模型构件截面尺寸不同,模型1相对于模型2杆件截面尺寸较小;荷载施加情况不同,模型1未施加外荷载,模型2在模型上弦杆布置质量块模拟结构正常使用状态的荷载。试验采用不同截面尺寸杆件替换正常杆件的方法来模拟结构损伤,即通过降低截面刚度的方法来模拟杆件损伤,根据杆件截面积丧失程度定义损伤程度。试验设计了弦杆单损伤、多损伤、索撑损伤等不同程度以及不同位置的损伤工况,通过动力检测获取试验各工况前三阶模态参数:采用单点拾振、多点激励的方式进行试验,即将加速度传感器安装在桁架上弦杆件的4号节点处,然后用力锤依次对1～14号节点进行锤击,每个节点锤击激励1 min,通过动态信号采集仪采集加速度信号;根据不同工况替换相应损伤杆件,依次采集加速度信号;接着利用TSTMP模态分析软件处理加速信号,获取张弦桁架每个工况的频率与振型等模态数据,以用于之后的损伤识别分析。张弦桁架结构相对复杂,杆件繁多,可能发生损伤的部位较多,单一损伤识别方法无法一次检测出结构各部分的健康状态。因此将张弦桁架结构分为上部刚性桁架与索撑体系两部分,针对各组成部分的特点,采用基于振动模态参数的组合识别方法对张弦桁架试验结果进行分析:上部刚性桁架对结构整体频率影响较小且杆件连续,运用曲率模态差和模态柔度差曲率对其进行损伤识别;下部索撑体系杆件相对独立且单元数量相对较少,通过选取正则化频率变化率建立索撑体系频率指纹库的方法对其进行损伤识别。曲率模态差是从结构各阶模态振型入手,对结构的振型进行差分得到模态曲率,再通过计算结构损伤前后曲率模态的变化得到。模态柔度差曲率是从结构的柔度矩阵入手,由损伤前后结构的各阶振型和频率共同得到结构柔度矩阵差,再对其对角元素差分得到。上部刚性桁架进行损伤识别时,根据结构损伤前后的模态数据计算绘制曲率模态差和模态柔度差曲率曲线,曲线突变最大处判定为桁架杆件损伤位置。正则化频率变化率是从结构各阶频率入手,计算结构损伤前后的频率变化率并对其正则化得到。由于其仅是损伤位置的函数,与损伤程度无关,因此建立频率指纹库时仅需考虑每个构件的一种损伤工况,减小了样本量。索撑体系进行损伤识别时,首先建立索撑体系频率指纹库,即预先假定各种损伤工况并依据结构理论模型进行有限元分析,计算得到对应的正则化频率变化率,从而建立频率指纹库;再由实测得到的结构固有频率,计算某工况下的正则化频率变化率指标,与频率指纹库进行对比,两者最接近处判定为索撑体系损伤位置。采用张弦桁架的组合损伤识别方法分析试验数据,结果表明:1)基于前三阶频率的正则化频率变化率指标可以有效识别索撑体系的损伤。但由于索撑单元均具有对称性,因此正则化频率变化率指标无法判断对称单元的损伤情况,需要进一步验证。2)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均能够较好地识别上部刚性桁架结构的单损伤和多损伤,但其对不同位置杆件的损伤识别效果略有不同。由于下弦杆直接与撑杆相连,受撑杆影响较上弦杆大,因此曲率模态差法和模态柔度差曲率法对上弦杆的识别效果优于下弦杆。3)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均可以通过曲线定性判断上部刚性桁架杆件的损伤程度,损伤程度越大,曲线突变程度也越大。另外,越高阶曲线突变程度差距越小,因此应利用低阶模态数据定性判断损伤程度。4)与曲率模态差法相比,模态柔度差曲率曲线在非损伤位置突变小,曲线更稳定,受非损伤位置的干扰较少,识别效果更好。基于越多阶模态数据获得的模态柔度差曲率,其曲线在损伤位置发生的突变越明显,且基于前三阶模态数据得到的模态柔度差曲率完全可以满足损伤识别的精度要求。另外,越高阶振型数据得到的曲率模态差曲线突变越大,但其受干扰也越大,一般运用前两阶曲率模态差曲线可以得到较好的损伤识别效果。     

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。     

基于振型变化的结构损伤识别方法灵敏度分析

通过有限元分析软件ANSYS来模拟结构的损伤状态,得到特征向量的变化值,比较模态置信因子MAC法和坐标模态置信因子COMAC法在不同结构的损伤识别灵敏度分析,并得出了相关结论,以期促进对结构损伤识别方法的研究。     

大跨度空间网格结构的损伤定位

本文建立了基于模态曲率法和人工神经网络技术相结合的、适用于大跨度空间网格结构的损伤定位新方法,即首先应用模态曲率法判断结构是否发生损伤并识别发生损伤的局部结构,然后对发生损伤的局部结构利用人工神经网络技术识别损伤的准确位置。通过分析和比较发现,以模态曲率为基础的损伤参数比较适合于大跨度空间网格结构的损伤定位,三种以模态曲率为基础的损伤定位参数按有效性进行排序,从低到高依次为模态曲率、模态曲率差、模态曲率变化率;针对天津奥林匹克中心体育场大跨度悬挑管桁结构进行了不同损伤状况的数值模拟,验证了所建立的损伤定位方法的适用性和有效性。研究结果表明:利用模态曲率变化率识别损伤发生的大致位置,当单榀桁架发生损伤时,识别的准确率达到100%,当多榀桁架同时发生损伤时,识别的准确率达93.7%;采用人工神经网络技术识别损伤桁架的准确损伤位置时,在无测量噪声影响下,损伤定位的准确率达到97.0%,且测量噪声对损伤定位准确率的影响很大。     

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。     

下部框架结构的协同工作对张弦桁架抗震性能的影响北大核心CSCD

采用时程分析法对广州国际会展中心张弦桁架结构进行地震响应分析,详细对比了有无下部框架结构协同工作下,结构的自振特性、下弦跨中节点的水平加速度和竖向位移的地震响应、上下弦杆轴力和拉索应力的地震响应.结果表明:下部框架结构的协同工作使结构的自振频率减小,但对张弦桁架低阶振型的影响不大;大幅度地改变了张弦桁架的水平加速度地震响应峰值;下部结构的协同工作使张弦桁架的竖向位移地震响应明显减小,但位移响应的衰减速度变慢;下部框架结构的协同工作对张弦桁架边跨和跨中弦杆轴力地震响应的影响各不相同,对索应力地震响应的影响极小.     

曲率模态法用于网壳结构损伤定位的有效性分析

曲率模态法是针对梁式结构提出的一种损伤识别方法,其用于网壳结构损伤定位的有效性需要进行研究和证实。以一个单层球面网壳为例,对曲率模态法用于该结构的损伤定位进行数值模拟,分析网壳结构模态局部化对损伤定位效果的影响。损伤定位的判断标准为绝对曲率差最大值所对应的节点为损伤位置,指示该节点上的杆件发生了损伤。数值分析的结果表明,对于单杆件损伤,使用损伤前后密集模态的绝对曲率差进行损伤定位,效果很差,而使用损伤前后稀疏模态的绝对曲率差进行损伤定位,效果很好。可见,模态局部化对曲率模态法应用于网壳结构损伤定位的影响很大,因此,只有选择稀疏模态才能较好地避开模态局部化现象,在一定程度上保证曲率模态法用于网壳结构损伤定位的有效性。     

基于曲率模态差和模态置信的钢架损伤识别研究

运用曲率模态差法和模态置信准则同时对一个空间钢架进行损伤单元位置的判定和破坏程度的识别,并对这两种方法进行比较。以空间钢架为具体研究对象,对其进行损伤识别数值模拟,再用中心差分法计算出曲率值,将损伤前后的曲率模态值相减,得到曲率模态差值;通过模态振型的改变量的多少来判别损伤情况即模态置信准则识别方法。比较结果表明模态置信准则在单元发生小程度损伤时识别不了,而曲率模态差法可以识别,并且识别的阶数多于模态置信准则。     

下部框架结构的协同工作对张弦桁架抗震性能的影响

采用时程分析法对广州国际会展中心张弦桁架结构进行地震响应分析,详细对比了有无下部框架结构协同工作下,结构的自振特性、下弦跨中节点的水平加速度和竖向位移的地震响应、上下弦杆轴力和拉索应力的地震响应.结果表明:下部框架结构的协同工作使结构的自振频率减小,但对张弦桁架低阶振型的影响不大;大幅度地改变了张弦桁架的水平加速度地震响应峰值;下部结构的协同工作使张弦桁架的竖向位移地震响应明显减小,但位移响应的衰减速度变慢;下部框架结构的协同工作对张弦桁架边跨和跨中弦杆轴力地震响应的影响各不相同,对索应力地震响应的影响极小.     

基于灰色网络的结构损伤识别研究

将用于损伤识别的静态位移曲率置信因子与人工神经网络技术相结合,建立了结构损伤识别的灰色网络系统。利用该系统对悬臂梁结构损伤位置和程度进行了识别分析和判断,可以看出,利用此方法对结构的损伤识别是非常有效的,且该方法不仅具有静态位移曲率置信因子计算简单、准确度高等优点,而且还具有神经网络高度并行运算能力和良好的的容错性。     

基于曲率模态法桥梁结构损伤识别的敏感参数研究

敏感参数的研究对于结构基于振动的损伤识别有着重要的价值.曲率模态法的基本原理是因损伤所致的构件截面的刚度突变而凸现截面的曲率突变.但其仍存在不足,一是各阶模态反映同一损伤的情况是不同的;二是用损伤前后的曲率模态差作为敏感参数,虽可凸现其损伤部位,但须有未损伤时的模态数据,这通常无法获得.为此,文中分别提出了两个改进的敏感参数,即平均曲率模态损伤因子和即刻损伤因子.利用ANSYS软件对简支梁桥、连续梁桥的损伤识别进行了大量仿真分析,验证了所提出的敏感参数的有效性.另外,还探讨了某一单元损伤程度变化、多个单元同时有相同损伤,不同单元有不同损伤,及结构有限单元的类型和划分精度等多种工况下,采用曲率模态方法进行桥梁损伤识别问题,并进行了二维和三维的不同截面形式损伤识别的仿真分析.理论上证明了所提出的参数可作为桥梁损伤识别的敏感参数,用曲率模态方法能较好地识别出桥梁结构损伤的位置和程度.     

基于应变模态差的索桁架-索网结构损伤识别

应变模态差法多用于刚性结构的损伤识别,而较少用于柔性结构。索桁架-索网结构是柔性组合结构,该结构通过预应力索提供刚度,结构损伤的主要因素是索的损伤和预应力损失。基于有限元模态分析提取结构损伤前后的应变模态差作为损伤识别指标,应用应变模态差法对索桁架-索网结构进行计算分析。结果表明:索单元发生损伤后,通过应变模态差能够准确地识别索不同位置的损伤,同时对小损伤(损伤程度10%)较敏感;得出应变模态差与损伤程度的关系曲线,该曲线在不同工况下能够很好地判断索单元损伤程度;利用应变模态差能够识别出索的预应力损失的位置,并可大致判断损失程度;验证应变模态差损伤识别方法可以较好地用于索桁架-索网结构的损伤识别。     

大跨度空间张弦桁架结构抗连续倒塌性能研究

大跨度空间张弦桁架结构在局部初始破坏下的传力模式和倒塌机理应深入研究。基于验证后的有限元模型,分别对拉索、柱、支座下弦杆失效下张弦桁架结构的抗连续倒塌性能进行研究,在此基础上给出提升此类结构抗连续倒塌性能的具体措施。研究结果表明:单榀张弦桁架传力路径单一,拉索和支座处下弦杆的失效会导致结构发生连续倒塌。由于纵向联系桁架的支撑作用,相邻榀张弦桁架参与工作,空间张弦桁架结构的最大应力及位移较单榀时大大减小,空间效应显著,在拉索、柱、支座下弦杆失效时均未发生完全倒塌。基于大跨度空间张弦桁架结构的抗倒塌模式,加强张弦桁架和纵向联系桁架交叉区域的弦杆及支座处腹杆、将单索换为双索能够有效提升大跨度空间张弦桁架结构的抗连续倒塌性能。     

基于模态振型的钢桁架主梁损伤识别研究

基于模态振型法对一座单跨地锚式悬索桥的损伤情况进行识别.将结构实测模态振型与理论计算值进行比较,在确定结构整体刚度存在损伤的前提下,又进一步推断主梁损伤位置.经现场检测验证钢桁架主梁下弦杆在损伤位置处存在断裂情况,导致结构振型存在异常.     

木梁基于曲率模态技术的损伤识别

利用有限元分析软件建立了木梁的损伤模型,获取了不同损伤参数的曲率模态;基于结构动力学中梁自由振动的理论,推导了木梁基于曲率模态的损伤程度判定理论;对人工模拟的损伤木梁进行了模态试验.结果 表明:曲率模态对损伤识别非常敏感,损伤位置可通过曲率模态图的突变判定,损伤程度可以根据突变程度判定;模态分析试验结果与有限元分析结果吻合较好;有限元算例和模态试验验证了损伤程度判定理论公式的适用性,采用曲率模态技术对木梁进行损伤检测是有效可行的.     

基于频率测试标定张弦结构拉索索力研究

张弦结构的拉索索力识别对拉索甚至整个结构的性态鉴定和可靠性评估具有重要意义,因此对索力的测试尤为重要.频率法是目前广泛采用的索力测量方法,但索力识别理论的研究成果主要集中在单跨索方面,而对于张弦结构中多跨拉索的索力测量方法研究很少.针对张弦结构中拉索索力识别,选取了6种基于频率的单索索力实用计算公式进行误差分析.分析结果表明,对于工程中大量采用的短粗拉索及边界条件不确定的张弦结构拉索,现有各种方法都难以进行精确有效的索力测量,因此有必要对张弦结构的索力与频率的关系进行研究.本文提出一种基于拉索一阶频率测试标定张弦结构拉索索力的方法,该方法与6种单索索力实用计算公式结果进行误差对比分析,结果表明该方法能够满足张弦结构的索力测试精度要求.     

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LS-SVM的结构损伤识别仿真分析

使用曲率模态差和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的方法对结构进行损伤位置和损伤程度识别研究.数值算例中以钢桁架结构为研究对象,用有限元分析软件ABAQUS分别对结构的各种损伤工况进行建模和模态分析计算,然后将数据带入曲率模态公式计算出曲率模态差值,作为LS-SVM的输入参数,验证LS-SVM用于结构损伤识别的有...     

基于曲率模态的钢筋混凝土梁多点损伤位置识别

采用曲率模态对钢筋混凝土梁的多点损伤位置进行了识别研究。首先用有限元程序建立结构模型,并计算出位移模态振型,然后用差分法计算出曲率模态;同时对实际结构进行检测,得到结构的振型并计算出曲率模态。通过有限元模型和实际结构的曲率模态计算得到结构损伤因子,通过分析该损伤因子,可以判断实际结构的损伤位置。数值模拟算例分析表明,曲率模态对结构的损伤较敏感,用该方法识别结构的多点损伤位置是行之有效的。     

大型油罐罐壁损伤识别研究

为了研究大型油罐罐壁结构的损伤识别,以西岸油罐艺术中心中实际油罐为例,讨论了基于模态曲率差的方法对不同损伤工况的损伤识别效果。通过ANSYS有限元软件建立足尺模型并得到罐壁径向模态振型,计算得到周向模态曲率和轴向模态曲率来识别损伤。研究表明:采用轴向模态曲率能够精确识别单处损伤和多处损伤位置,而且损伤位置越靠近顶部越容易被检测。因此,对于油罐罐壁的损伤程度识别,不能仅仅比较轴向模态曲率值的突变程度,需要结合损伤位置综合考虑。