基于应变模态的网架结构损伤识别模型试验研究

制作了大比例的空间钢网架结构试验模型,并采用将部分原杆件替换为截面面积较小杆件的方式模拟了结构的损伤,包括上弦、下弦、腹杆等单构件的损伤以及它们之间的组合损伤.通过锤击法直接测试分别获得完好及不同损伤工况下试验模型的部分应变模态参数,将各损伤工况与完好工况下试验模型的应变模态参数进行对比,可以成功识别出网架模型损伤的发生以及部分较为重要杆件损伤发生的位置,随后对试验中不同杆件损伤识别效果的规律进行了归纳,并在结合该网架试验模型动力特性数值分析结果的基础上对损伤识别效果的原因进行了分析,为网架结构损伤识别的实际工程应用和开展相关研究提供了参考和借鉴.     

基于应变模态变化率的弯曲薄板结构损伤研究

以应变模态变化率作为识别参数,以弯曲薄板为研究对象,采用改变单元厚度的方法模拟结构损伤,应用有限元对结构进行模态分析和瞬态分析.模态分析获取板结构应变模态,以对称位置应变模态变化率的改变确定损伤,以改变值的差值大小判断损伤程度;瞬态分析以单元处应变模态变化率突变值,作为损伤定位和损伤程度判断.结果表明:应变模态改变率对于结构的损伤的敏感性强,易于定位.在此基础上给出了通过模态变化率直方图进行损伤识别定位的新方法,与应变模态的损伤识别方法比较表明验证该方法是有效的.     

基于模态参数指标的空心板梁桥铰缝损伤对比研究

模态参数反映结构动力特性,基于模态参数的损伤指标能反映结构动力特性的变化,可用于桥梁结构损伤识别。以模态参数构成的损伤指标众多,每个损伤指标通过自身的变化来识别损伤,但难以用统一标准对不同损伤指标的识别效果进行量化对比。针对空心板梁桥的铰缝损伤,提出一致性量化指标,从数据层面定量描述指标的损伤指示效果,便于各类损伤指标的对比和应用。首先根据模态参数损伤指标,构造一致性量化指标,定量描述不同损伤指标的识别效果;然后建立空心板梁桥及其铰缝损伤的有限元实体模型,模拟3种不同铰缝位置处的损伤工况,对每处损伤分别设置6种不同损伤程度;最后应用一致性量化指标对比各损伤指标的识别性能,总结不同工况下各损伤指标识别效果的变化规律。分析表明,一致性量化指标能够在不同工况下定量描述不同损伤指标的识别效果。     

梁式结构损伤诊断应变模态理论研究与仿真分析

运行中的建筑结构的损伤诊断方法是目前工程界关注的热点问题之一。分析了位移模态、应变模态与曲率模态3者之间的关系,以一混凝土悬臂梁为研究对象,用ANSYS有限元软件,建立了仿真模型,通过对不同损伤位置和不同损伤程度工况的模拟,进行结构损伤辨识研究,旨在通过结构损伤前后的位移模态和应变模态的振型比较,揭示应变模态在结构损伤诊断中的规律,为使用中的大型建筑结构损伤诊断研究提供理论借以参考。     

梁式结构损伤诊断应变模态理论研究与仿真分析

运行中的建筑结构的损伤诊断方法是目前工程界关注的热点问题之一。分析了位移模态、应变模态与曲率模态3者之间的关系,以一混凝土悬臂梁为研究对象,用ANSYS有限元软件,建立了仿真模型,通过对不同损伤位置和不同损伤程度工况的模拟,进行结构损伤辨识研究,旨在通过结构损伤前后的位移模态和应变模态的振型比较,揭示应变模态在结构损伤诊断中的规律,为使用中的大型建筑结构损伤诊断研究提供理论借以参考。     

基于应变模态分析的损伤识别方法研究

针对传统的结构损伤识别指标对结构早期局部损伤不敏感的现状,基于应变模态参数识别技术,研究了一种能识别早期损伤位置和损伤程度的损伤评价指标.该指标是测量结构上一系列关键点的应变,运用应变模态参数识别技术获得应变模态振型,并构造应变模态差这一损伤评价指标,达到了识别结构早期损伤位置和损伤程度的目的.数字仿真和实验结果表明,...     

基于神经网络的空间桁架结构损伤三重识别

以一72杆空间钢桁架为例进行桁架结构损伤三重识别．考虑单损伤工况与双损伤工况,通过ANSYS软件建模得到结构在无损与损伤工况下的固有频率,运用神经网络进行结构损伤定位与损伤程度确定．首先识别损伤层,然后识别损伤层中的损伤杆件,最后识别损伤杆件的损伤程度．结果表明该方法用于桁架结构损伤识别是可行的．     

利用模态应变能指标的斜拉桥拉索损伤识别

由于拉索是大跨度斜拉桥的主要承重构件之一,拉索中的损伤对于大跨度斜拉桥结构的安全会产生不利的影响.为实现对斜拉桥拉索损伤识别确保结构的安全,首先给出单元模态应变能定义,然后分析了基于单元模态应变能的损伤识别机理,提出了基于单元模态应变能变化率斜拉桥拉索损伤识别的实用方法,并以国内某重点斜拉桥为试验对象模拟3种不同的损伤工况情况,研究该方法的适用性.试验研究结果表明,单元模态应变能变化率指标是斜拉桥拉索损伤很好的敏感标识量,对单位置拉索损伤能够准确地给予识别,对于多位置拉索损伤识别,指标也能给予较好识别效果.该方法为斜拉桥拉索损伤检测提供了一条可靠有效的途径.     

剪切型钢筋混凝土结构的地震损伤识别方法

本文根据文献（１）的试验结果，提出了剪切型钢筋混凝土结构地震损伤的识别方法；对于完整模态和非完整模态的识别结果，给出了结构损伤状态参数的计算方法。本文炒在实际工程中应用参数识别方法对结构进行损伤估计提供了可行方法。     

基于模态应变能方法的简支梁损伤识别研究

以一简支梁为例,用有限元软件ANSYS建模并进行模态分析,用模态应变能方法对其进行损伤识别研究,将模态应变能变化率方法与模态应变能指标结果对比分析,说明此模态应变能指标是有效的损伤识别参数.     

基于一阶振型的海洋平台二阶段损伤定位方法

海洋平台等大型复杂结构其高阶模态难以激起和测试,甚至只能识别出一阶模态振型和前几个低阶模态频率,因此,利用少量低价模态进行损伤诊断显得尤为重要。本文提出了仅利用一阶模态振型对海洋平台进行损伤位置诊断的二阶段法：先利用模态曲率变化率确定损伤的大体位置,再利用一阶模态应变能分别确定主导管和撑杆是否损伤及其位置。最后通过一个三腿导管架海洋平台有限元数值模型验证了该方法的可行性和有效性。研究发现,本文提出的方法具有较好的识别精度,具有一定的适用性。     

基于神经网络的微合金钢热轧奥氏体晶粒尺寸预报模型

基于神经网络原理，对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究。制订了一套获取样本数据的实验方案。该方案利用Gleeble-1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线，并通过显微观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸。通过归一化把实验所得数据进行必要的处理。采用改进BP算法训练网络，对热轧控制参数（轧制温度、应变量、应变速率）和描述微合金钢组织性能的参数（奥氏体晶粒尺寸）之间的映射关系进行了函数逼近，建立了奥氏体晶粒尺寸流变应力神经网络模型，实践证明，将该神经网络模型运用于热轧控制预报，提高了预测精度并取得较好的效果。     

结构损伤检测的实验模态分析

阐述了实验模态分析的理论依据，选用工程上常见的矩形截面悬臂梁，通过实验模态分析对结构损伤引起的模态频率移动进行了研究。相对于位移曲率模态，提出了应变曲率模态的方法，并对该方法的有效性进行了实验验证，并就它们在实际应用中的不足之处进行了讨论。比较了位移模态和应变模态的不同响应结果，指出应变模态对局部损伤更加敏感。     

一种两阶段结构损伤识别方法研究

采用曲率模态结合模态应变能对结构的损伤位置和损伤程度进行了识别研究。首先采用改进的曲率模态识别出结构损伤的大体位置,然后采用模态应变能方法对损伤位置的单元进行损伤程度识别。在损伤程度识别时考虑了功能强大的BP神经网络方法。最后,为了验证该方法的有效性,采用了一数值模拟案例进行分析。数值模拟结果表明:曲率模态能够有效地识别出结构的损伤位置,模态应变能能够有效地识别出单元的损伤程度。     

对称单面鳍线的人工神经网络模型

采用知识人工神经网络模型拟对称平面鳍线,通过利用先验知识减小输入映射关系的复杂度,建立了知识人工神经网络模型,减少了训练样本的数量。同时保留了全波时域有限差分法的准确性,而且具有快速简便的优点。     

利用BP神经网络描述作物-水模型

研究了利用BP神经网络描述作物－水模型的方法，将各生育阶段的耗水量作为输入，将作物单产作出输出，构建了具有1个隐含单元层的BP神经网络结构，利用北京永乐店试验站1998－1999年度的冬小麦灌溉试验资料进行了样本进行训练和检验，得到了作物－水模型的人工神经网络模型。结果表明，作物－水模型的人工神经网络模型具有较高的拟合精度和预测精度。     

基于有限元与小波变换的弹性地基梁损伤识别方法研究

采用转角模态的小波分析方法研究了带刚度下降损伤段的弹性地基梁损伤识别问题.利用有限元分析求解带刚度下降段的模态参数,建立了基于转角模态小波变换识别弹性地基梁损伤的方法.以两端简支弹性地基梁为例,分别给出了地基梁无损伤、梁单独损伤、梁和弹簧同时损伤且损伤位置不同的有限元模型,计算得到了结构的转角模态,并通过转角模态小波分析来识别弹性地基梁内刚度下降段的位置.从识别结果发现,存在随机噪声的情况下,运用了转角模态小波变换方法,仍能识别出地基梁的刚度变化截面.数值算例证实了该方法的有效性和稳健性,研究结果对实际工程中的结构损伤诊断提供参考.     

钢筋混凝土染裂纹故障分析

应用人工神经网络模型,对钢筋混凝土染结构上出现的裂纹损伤对于结构固有频率下降率的影响进行了诊断和预测研究,并与传统的诊断和预测结果进行了比较,结果表明,采用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测比传统诊断结果精确,能够更好地反映结构损伤与特征参数之间的非线性特征。     

电力变压器故障诊断的人工神经网络方法

电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义．在介绍人工神经网络（ANN）和模糊理论的基本工作原理的基础上,针对变压器故障诊断的特点,运用油中溶解气体分析法（DGA）,采用分块化的反向传播神经网络（BP）,建立了变压器故障诊断的神经网络模型．通过训练和实际测试,表明了这一方法的有效性和可行性．