基于马氏距离和EMD的损伤信息量化提升方法

结构早期微损伤和环境噪声导致监测数据中损伤信息难以有效提取和辨识,针对此问题,提出一种基于马氏距离（Mahalanobis distance,简称MD）和经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）的结构损伤信息量化提升方法。首先,结构健康监测数据通过EMD,得到多阶本征模态函数（intrinsic mode function,简称IMF）,利用IMF的能量变化提取损伤敏感分量;其次,以分段马氏距离累积量（Mahalanobis distance cumulates,简称MDC）作为损伤信息量化提升的评价指标,根据其概率密度函数面积建立马氏距离累积量的累积停止准则;最后,通过数值模拟和模型试验数据验证了本研究方法在结构损伤信息提取和量化提升上的适用性和有效性。研究结果表明：结构损伤发生后各阶IMF能量转移明显,选择转移能量占自身能量多的IMF及相对能量变化率为正的多阶IMF作为损伤敏感分量,能够实现比原信号更好的损伤识别效果;利用MDC值概率密度函数面积变化作为累积停止准则,可实现微小损伤的有效识别。     

环向预应力钢绞线(CPSS)约束混凝土柱轴压性能数值模拟

采用环向预应力钢绞线(Circumferential Pestressed Steel Strand,简称CPSS)加固能显著改善混凝土柱的轴压性能,可应用于桥梁墩柱等竖向构件加固工程。为研究环向预应力约束机理,本文建立CPSS约束混凝土柱弹塑性模型,分析钢绞线间距及预应力水平对约束柱轴压性能的影响,得到了约束柱的破坏形态和极限荷载,计算结果与试验结果进行对比,验证了模型的适用性。计算结果表明,钢绞线间距减小能显著提高约束柱承载能力,大幅改善约束柱变形性能,并且在一定程度上影响约束柱破坏形态,由局部压溃发展为整体压溃;预应力水平的增大对约束柱变形性能的改善更为明显。