基于结构响应统计特征的神经网络损伤识别方法

提出一种采用结构动态响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法,并对其进行了数值模拟和实验验证。首先,通过敏感性分析,分析了采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的可行性;然后数值模拟了一三跨连续梁采用结构位移方差作为损伤指标的神经网络损伤识别过程,其结果表明,经过训练的神经网络可以准确的识别出单损伤和多损伤工况中的损伤位置和损伤程度;最后进行一组两端固定的简支梁模型实验来验证所提出损伤识别方法的有效性。实验结果表明,对于单损伤工况,神经网络可以准确地识别出结构中损伤位置和损伤程度,对于双损伤工况,神经网络可以准确地识别出损伤位置,而损伤程度识别略有偏差。最后得出结论,采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法是可靠有效的。     

基于振动响应时频分析的桅杆损伤识别方法

桅杆的模态参数和刚度对纤绳平衡张力、激励和环境条件比较敏感,导致目前比较有效的结构损伤识别方法和指标难以直接应用。为此,探索了基于测点振动响应时频分析而不依赖模态信息的桅杆结构损伤识别方法,提出利用结构测点振动响应的Wigner-Ville分布交叉项统计量WCS(WVD Cross-term Statistic),通过比较损伤前后统计量的相对变化量来进行损伤识别。算例分析结果表明,利用测点振动响应的损伤识别指标WCS相对变化量,除能识别杆身单个不同程度的损伤位置以及多个损伤外,还能分辩出纤绳的损伤特征。通过增大激励的幅值和增加测点的数量,可以提高识别的精度和指标的灵敏度;基于测点位移响应与基于测点加速度响应的损伤识别指标相比,具有更好的损伤识别效果。     

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。     

结构损伤识别的小波包分析试验研究

在结构服役期内，由于局部损伤的累积发展将导致结构刚度等特性的降低，可能导致灾难性的事故。传统的基于模态参数的损伤识别方法有时效果并不理想。提出基于小波包变换的能量变化率指标，并用其进行损伤识别的方法。首先将所得的结构响应信号进行小波包分解，然后通过小波包能量变化率指标进行损伤定他。通过三种不同损伤工况的梁体室内试验，证明所提出的损伤指标可以准确地识别损伤位置。     

两层钢支撑框架模型损伤定位试验

为研究损伤定位方法,完成了一个单跨两层空间钢支撑框架模型试验。通过拆除斜撑,模拟了单损伤、对称多损伤、非对称多损伤以及多层损伤四种损伤模式。采用模拟环境和力锤进行激励,对采集到的加速度响应信号,利用自然激励技术和特征系统实现算法进行损伤前后结构的模态参数识别,并通过特征灵敏度分析得到质量归一化振型。分别使用损伤指标法和损伤定位向量法进行损伤定位。结果表明,上述基于结构振动特性的损伤定位方法能够有效地判定结构损伤单元的位置。     

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。     

基于工作应变模态损伤识别方法的试验研究

首先介绍了笔者近几年提出的工作应变模态频域识别方法、基于损伤应变模态差分原理的损伤位置直接指标法、基于局域应变模态面积的损伤程度直接指标法。为了验证所提方法,开展了悬臂梁多损伤物理模型试验及数值仿真计算分析,结果表明,利用该方法识别出的工作应变模态与锤击激励下的应变模态形状相似。初步验证并完善了损伤位置、损伤程度直接指标法。位于损伤处的损伤位置直接指标值远大于非损伤处指标值,识别出的损伤位置与实际损伤位置一致;同一损伤量下的损伤程度指标值变化不大,与损伤位置、模态阶数、是否归一化无关;对于多损伤结构,只要损伤间距大于影响区范围,损伤位置、损伤程度即可按单损伤方法确定。     

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。     

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。     

基于分布式应变模态残差统计趋势的大跨斜拉桥损伤识别策略

近几年新兴的分布式测试技术得到了飞速发展,使得基于这类应变测试数据的损伤识别方法的研发显得尤为迫切。本文首先引入了分布式应变模态差损伤指标,并利用此指标对一大跨斜拉桥进行了损伤识别研究,分析了不同的测试环境、随机激励及损伤程度等因素对损伤识别效果的影响。然后对同种健康状态下的结构在不同测试环境条件下进行多次辨识,利用统计趋势分析和概率置信准则,提出了基于准分布式应变模态残差统计趋势的损伤识别策略。数值计算表明：所提策略很好的降低了各种随机干扰的不利影响,对斜拉桥主箱梁上发生损伤的多处单元都能准确识别出来,很好的解决了传统模态法损伤指标对结构早期轻微损伤不敏感的缺陷,避免了损伤淹没和误判现象。     

Two-Stage Multi-damage Detection Method Based on Energy Balance Equation

In order to solve structural multi-damage identification problem, a two-stage damage detection method based on energy balance equation and evidence fusion is presented. First, a Frequency Change Identification (FCI) method and Modal Strain Energy Dissipation Ratio (MSEDR) method are utilized to preliminarily identify structural damage locations, and then a Fusion Damage Localization (FDL) method based on evidence theory is proposed to precisely detect damage locations. The FDL method mainly utilizes evidence theory to combine both the FCI localization information and the MSEDR localization information. Thus, more precise damage localization information can be acquired. After the damaged locations are determined, an Energy Balance Equation (EBE) index is presented to identify structural damage extent. Considering that strain energy dissipation should be equal to the change of modal strain energy, a quartic EBE equation is deduced, and structural damage extent can be obtained through the solution of the equation. An average quantification index is also proposed to improve identification precision. The simulation results demonstrate that the FDL method can perfectly detect structural damage locations, and the EBE index and average index can identify structural damage extent.     

一种隔离损伤的桁架结构性态识别方法

结构损伤的准确识别是结构健康监测的重要内容,由于识别的模型需要实时修正,使得结构整体刚度矩阵的更新和分解往往占用大量时间。该文基于隔离非线性理论,提出了一种隔离损伤的桁架结构性态识别方法。该方法将截面的应变分解成弹性应变和损伤应变,从截面刚度退化角度定义材料损伤,将表征损伤的刚度矩阵从整体矩阵中隔离出来,实现模型中损伤隔离,在迭代计算时避免了结构整体刚度矩阵的实时更新和分解,只需对规模较小表征损伤的刚度矩阵进行更新和分解,提高了损伤识别的求解效率。最后,以某实际钢桁架桥为例,对其主桁弦杆的损伤识别进行了数值模拟研究,设计了两种静力荷载工况对该方法进行验证。结果表明:当桁架结构发生局部损伤时,该方法可以准确高效地识别出发生损伤的位置和程度。     

基于改进交叉模型交叉模态法的局部损伤识别方法

传统的交叉模型交叉模态（CMCM）法由于其核心矩阵的缺秩使其在全局修正时的解不唯一,为得到唯一解必须人为假定约束。以往利用CMCM法进行损伤识别的研究中,通常将损伤前后质量保持不变作为约束求得各单元刚度的修正量,然后将刚度的下降作为判断损伤的依据。然而,结构在极端运营条件下质量的变化也是损伤的一种。为此,本文对传统的CMCM法进行了改进,提出了以下的改进方法：首先,由基准状态下的有限元模型和损伤后实测的结构低阶模态信息求得核心矩阵,将核心矩阵最小奇异值对应的右奇异向量作为损伤指示向量（DIV）;然后,基于损伤的局部性利用聚类分析算法自动识别DIV中的异常元素,将异常元素作为损伤定位的依据;最后,由DIV估计各单元质量和刚度的损伤程度。改进后方法的优势在于：无需人为主观地添加约束即可一次性求出结构各单元质量和刚度损伤前后的变化,避免了错误或不准确的假设给损伤识别结果带来的误差。通过数值实验对该改进方法的可行性、鲁棒性以及损伤敏感性进行了研究,并通过美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）的一个4自由度板柱结构振动台实验对改进方法的有效性做了进一步的验证。     

结构破损定位的单元模态应变能变化率法

提出了结构单元模态应变能的概念，并导出了基于单元模态应变能变化率的结构破损位置的诊断方法。该方法仅以结构破损前后的模态振型和单元刚度矩阵为输入信息。算例的数值结果表明，该方法简便、有效。     

Benchmark模型结构两阶段损伤诊断试验分析

提出了一种基于结构振动特性的两阶段损伤诊断方法,以国际结构控制协会与美国土木工程学会(IASC-ASCE)提出的健康监测Benchmark模型结构为例,对其在力锤脉冲激励和环境激励下的试验数据进行分析,对不同的损伤模式进行了损伤定位和损伤程度的估计。结果表明,在模型误差、测量噪声、质量与刚度分布不确定性等因素的影响下,该两阶段损伤诊断方法能够取得令人满意的损伤识别结果。     

梁裂缝损伤检测的模态应变能法及试验研究

结构裂缝存在将使其局部刚度减少,而局部刚度下降与其固有频率变化紧密相关。应变能对局部损伤较固有频率更为敏感。把结构遭受裂缝损伤的应变能变化量作为损伤指标,提出一种全新的无损裂缝识别方法。并把影响损伤指标因素与假设检验相结合,利用参数假设检验进行识别结果验证。用简支梁模型进行模态试验,将梁损伤前、后的模态参数提取,并用该方法进行裂缝位置及裂缝深度参数的识别。结果表明,该损伤检测方法识别结果精度较高,将其用于裂缝损伤检测是可行的。     

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。     

输入未知条件下基于自适应广义卡尔曼滤波的结构损伤识别

发展一种输入未知条件下的自适应广义卡尔曼滤波(Adaptive Extended Kalman Filter with Unknown Inputs,AEKF-UI)方法,在线复合反演系统参数与未知输入,结合基于改进粒子群优化算法的自适应技术实现系统时变参数追踪,进而识别结构损伤,包括损伤发生的时间、位置和程度。建立基础隔震结构实验模型及理论模型,其中隔震层的非线性动力学特性通过Bouc-Wen模型描述。对基础隔震结构进行振动实验研究,采用刚度元件装置模拟时间、位置和程度不同的结构损伤,基于测得的加速度响应和AEKF-UI方法进行实时系统参数与未知输入的同步反演。研究结果表明:在两种典型地震波激励下,AEKF-UI方法得到的识别值与参考值相一致,验证了该方法在系统辨识中的有效性和准确性。