去噪正则化模型修正方法在桥梁损伤识别中的应用

以传统基于灵敏度分析的有限元模型修正方法为基础,提出一种结合小波去噪过程的正则化模型修正损伤识别方法.为改进模型修正方法损伤识别效果,一方面利用有损结构模态与模态噪声的波形在时频域内的差异,以结构有限元模型为基准,对实测模态差进行小波去噪处理,并利用修正后的模态构造目标函数;一方面采用正则化方法改善反问题求解的非适定性.由于从输入数据和求解过程两方面同时改善了结构损伤识别反问题的求解,因此可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,正确识别结构损伤.以连续梁桥模型为例的损伤识别数值模拟表明,所提出方法在保持识别算法鲁棒性、抑制噪声的同时,可有效提高桥梁结构损伤的识别精度.     

结构损伤识别的一种反馈岭估计方法

利用含有测量噪声的数据进行结构损伤识别时,经常出现病态最小二乘问题,可能导致计算结果完全失真。为了显著提高计算精度,在岭估计的基础上,进一步提出了一种反馈岭估计方法,以获得精确并具稳定的损伤识别结果。所提的反馈岭估计方法主要分为三个步骤:对结构损伤评估中的线性方程组进行第一次岭估计计算,得到损伤参数的粗略解;根据损伤参数的粗略解,设计一个新的对角矩阵,用于随后的反馈岭估计(即第二次岭估计)计算中;对损伤评估线性方程组进行第二次岭估计计算(即反馈岭估计),最终获得损伤参数的高精度解,据此来对结构中的损伤位置和严重程度进行判定。以一个梁结构作为数值算例,讨论了所提方法在10%噪声水平下的有效性,并把计算结果与普通岭估计和奇异值截断法进行了比较,结果表明:所提反馈岭估计方法大幅度提高了计算精度,即使在10%的噪声水平下,该方法也能获得精度很高的计算结果。     

基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别

摘要：本文提出了一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法。利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率。通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正。以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题。以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,结果表明本文提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路。     

一种基于模型修正的结构损伤识别方法

基于模型修正技术提出一种结构损伤识别方法。首先通过建立带约束边界非线性最小二乘目标函数，极小化结构实测模态与分析模态之间误差，将损伤识别问题转化为优化问题。其次采用信赖域方法求解该优化问题使优化过程具有更强的鲁棒性和可靠性。然后提出一种目标函数向量扩充方法并进行了参数优化研究。最后通过一栓接框架损伤试验研究，验证了该识别方法应用于结构损伤识别的可行性和有效性。     

基于时域响应灵敏度分析的板结构损伤识别

提出了一种基于响应灵敏度分析的有限元模型修正法,对平板结构的局部损伤进行识别。在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为板结构单元杨氏模量的减少,建立了板结构的有限元动力学方程,利用直接积分法获得了结构强迫振动响应。在损伤识别反问题中,基于响应灵敏度分析,直接利用结构的动态响应进行有限元模型修正和损伤识别。算例表明,本文方法能有效识别板类结构的局部损伤,具有需要测点数目少,损伤识别精度高,对模拟的测量噪声不大敏感的优点。     

基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别

针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化问题的目标函数;在目标函数中引入迹稀疏约束;通过不同损伤工况下简支梁损伤识别数值模拟以及钢管简支梁实验验证方法的有效性。结果表明,基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别法能有效修正有限元模型,在不同噪声水平和损伤工况下不仅能准确定位损伤位置,且能精确识别损伤程度;该方法为结构损伤的现场识别提供了可能性。     

基于人工鱼群算法的结构模型修正与损伤检测

提出结构模型修正结构损伤检测的人工鱼群算法。将结构模型修正与结构损伤检测结构动力学逆问题转化为约束优化数学问题,并尝试用人工鱼群算法求解。介绍人工鱼群算法基本原理,定义关键参数并描述觅食、聚群、追尾及随机等行为;据模型修正原理利用结构损伤前后模态特性数据定义优化问题目标函数;通过两层刚架不同损伤工况数值仿真、三层框架试验数据验证方法的有效性。结果表明,基于人工鱼群算法的结构模型修正与损伤检测方法能有效修正结构有限元模型,在不同噪声水平及各种结构损伤工况下不仅能准确定位结构损伤且能精确识别损伤程度。     

基于频率变化识别结构损伤的摄动有限元方法

在结构有限元计算模型中定义了单元的损伤识别参数,将摄动理论与振动理论相结合导出结构振动特征值的一、二阶摄动方程,并由此建立了结构的一、二次损伤识别方程,给出了两种方程在欠定情况下求解损伤识别参数的优化算法。该方法仅使用在役结构固有频率测量值就能识别出结构的损伤位置和损伤程度,以及结构的老化程度,避免了使用模态振型识别结构损伤,因测量精度不高或自由度不足带来的误差。通过一座连续梁桥损伤识别的数值仿真结果,证明了该方法的有效性和实用性。该方法可用于大型结构的损伤识别或健康监测。     

基于有限元模型修正的土木结构损伤识别方法

基于有限元模型修正的结构损伤识别方法计算过程直观、物理意义明确,能同步识别结构损伤位置和损伤程度,是结构损伤评估最直接的依据。该文介绍了基于有限元模型修正的损伤识别方法基本原理与过程,总结近三十年来有限元模型修正技术的发展。土木工程结构模型复杂性(包含大量单元、节点、待修正参数等)导致有限元模型修正过程效率低,详细介绍了基于子结构有限元模型修正的土木工程损伤识别方法在提高计算效率方面的优势。将两种有限元模型修正方法应用于一栋超高层建筑数值模型的损伤识别,说明两类方法在土木结构损伤识别中的特点。土木工程尺度大而结构损伤通常发生在局部区域,子结构方法将整体结构的分析转换为对若干独立子结构的分析,通过少数局部子结构的模型修正实现损伤识别,避免重复分析大尺寸整体结构,为大型结构基于有限元模型修正的损伤识别开辟高精度和高效率的途径。     

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。     

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.     

基于GNAR模型和Itakura距离的结构非线性损伤识别方法

为了有效地解决时域非线性损伤的识别问题,提出了基于线性/非线性自回归一般表达式模型(general expression for linear and nonlinear autoregressive model,GNAR模型)和Itakura距离的损伤识别方法。描述了GNAR模型的基本理论,给出了基本的模型定阶和参数估计方法。采用剪枝算法对GNAR模型结构进行了优化选取,并提出了以Itakura距离作为损伤指标的非线性损伤识别方法。采用3层框架非线性损伤实验验证了该方法的有效性,并将提出的方法运用于输电塔钢架模型的非线性损伤识别实验中。结果表明:提出的结构非线性损伤识别方法对框架和输电塔钢架结构的非线性损伤识别效果良好,且环境变化对其识别结果影响较小,由该方法计算得到的损伤层损伤概率明显大于未损伤层,有利于高效地确定非线性损伤源的位置。     

基于时间序列分析的结构损伤识别

针对如何从结构响应信息中提取结构损伤指标的问题,提出了一种基于时间序列分析的结构损伤识别方法。对结构响应数据进行预处理,利用完好工况下的结构响应数据作为参考数据,建立自回归(Auto regression-AR)预测参考模型。利用已建立的AR预测参考模型计算待识别工况的残差,将待识别工况的残差与AR预测参考模型的残差的方差之比作为损伤指标,对结构损伤进行识别;通过算例表明:该损伤指标不仅可以判断结构是否发生损伤,而且可以识别结构的损伤位置。     

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。     

基于模糊神经网络的数据融合结构损伤识别方法

为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,提高损伤检测与评估的识别正确率,该文通过构造模糊神经网络分类器,提出了一种基于模糊神经网络的数据融合损伤识别方法并将之应用于结构健康诊断中。它先通过数据预处理,提取原始响应信号中的特征参数,接着将之作为模糊神经网络的输入,构造模糊神经网络模型进行识别决策,最后运用数据融合算法,计算出数据融合后的决策结果。为了验证所提方法的有效性,通过一个7自由度的建筑模型,分别用单一模糊神经网络决策器和数据融合损伤识别方法进行了损伤识别和比较。研究结果表明:该文所提方法比单一决策结果更准确、可靠。     

有限观测绝对加速度响应下剪切框架在未知地震作用下损伤诊断

针对框架结构的绝对加速度响应部分观测、地震作用未观测的情况,提出一种多层剪切框架结构诊断的方法。该方法先依次采用扩展卡尔曼估计和递推最小二乘对一层以上结构的扩展状态向量和未知作用力进行递推;然后利用结构频率特征方程,对第一层的结构参数进行估计;最后基于数值求解一阶微分方程,识别未观测的地震荷载。算例表明, 该方法能够很好识别出结构参数和地震输入,通过跟踪结构刚度参数的退化,对未知地震作用下结构损伤进行诊断。