基于贝叶斯思想的框架结构损伤检测方法研究* .txt

摘要：基于单自由度体系的统计矩理论,以位移四阶矩和加速度八阶矩为损伤指标,使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合方法,提出一种框架结构损伤检测新方法。以理论分析为基础选取3种典型损伤指标,在信噪比40及30 dB环境噪音的不同损伤工况下,使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合方法,对某12层标准框架数值模型的不同损伤指标进行了损伤识别效果的对比研究,并在此基础上与其他相似检测方法进行对比分析,发现使用贝叶斯思想和Gibbs抽样相结合的新方法,提出的损伤指标更适合框架结构损伤检测,与标准结果偏差均在5%以内。进一步分析12层标准框架振动台试验数据,选取3个典型振动工况中所有梁柱单元及前20个振动工况累积下的典型梁柱单元分别进行损伤检测,结果表明,所提方法避免了多次采样进行贝叶斯分析的局限性,且一定程度上能反映各损伤单元随振动台试验工况累积而表现出来的损伤程度变化,有助于推动所提方法在框架结构损伤检测中的实际应用。 .txt     

基于广义模式搜索算法的框架结构损伤检测新方法研究

基于单自由度体系推导的统计矩理论,针对无模型方法识别结构损伤距离实际应用差距较大等问题,结合融入广义模式搜索算法,提出一种以融合位移四阶矩和加速度八阶矩为指标的全新框架结构两步层递式快速损伤检测方法。所提广义搜索模式算法结合无模型快速损伤定位理论形成的全新损伤诊断方法,利用融合位移四阶矩和加速度八阶矩作为指标,对12层框架结构数值模型有无噪声工况进行数值模拟,与标准结果偏差均在3%以内,证明了该方法的精确性及抗噪性效果。并与相同指标下的统计矩二范数优化方法和类贝叶斯思想方法进行对比,验证了该新方法相较其他方法在损伤检测精度、稳定程度及快速检测计算时间上的优越性。通过12层标准框架振动台试验数据,选取3个典型工况分别进行损伤诊断,并与实测报告分析对比,其结果表明该方法相对于其他方法更能反映试验工况累积而表现出来的单元损伤程度变化,凸显了新方法在工程检测中的可靠性。     

高耸类结构抗侧刚度突变位置统计矩比值检测方法研究

提出一种时域内的高耸类结构抗侧刚度突变位置快速检测方法。首先在高耸类结构同一竖直线上等高度间距布设测点,获取结构各高度测点在水平方向的同步动力响应;其次计算出响应信号二阶统计矩,并将相邻测点响应二阶统计矩作比,绘出该比值随测点高度变化的关系曲线;最后根据曲线突变位置判断结构抗侧刚度突变节段所在位置。本文基于单自由度结构统计矩理论,推导了多自由度结构体系响应统计矩与结构节段抗侧刚度的映射关系,首次结合矩阵摄动法论证了利用结构响应二阶统计矩比值曲线判段结构抗侧刚度突变节段位置的可行性,考虑实际工程应用中存在的诸多影响因素,利用数值模拟论证分析不同高耸结构在不同激励形式及30、40 dB噪音影响下所提方法的适用性,最后结合现场风电塔筒的实测响应数据进行分析研究。研究结果表明利用结构位移响应二阶统计矩作为检测指标,通过高耸结构相邻测点响应统计矩比值曲线,能够初步判断高耸类结构抗侧刚度突变位置,无需进行高耸结构抗侧刚度突变前后数据指标对比,有助于在实际高耸类结构检测工程中得到应用。     

基于统计矩理论和贝叶斯方法的框架结构损伤识别方法研究

基于统计矩理论,以融合位移四阶统计矩和加速度八阶统计矩作为损伤指标,结合贝叶斯混合采样算法,提出了仅通过单次采样即可进行框架结构损伤识别的方法。该方法将标准MH算法和Gibbs算法相结合,以正交设计试验为基础研究单次采样的最佳时长。通过改进的位移四阶统计矩和加速度八阶统计矩损伤指标,快速识别模型结构损伤位置,然后结合贝叶斯MH-Gibbs混合采样算法基于模型分析快速识别结构损伤程度。建立12层标准框架结构数值模型,在信噪比40、30 dB条件下,针对不同损伤识别方法进行识别效果及效率研究对比。通过已有振动台试验对该识别方法进行验证,结果表明：改进的位移四阶统计矩和加速度八阶统计矩损伤指标相较于采用单一加速度八阶统计矩损伤指标识别效果更精准,根据正交设计试验得到的单次采样最佳时长避免贝叶斯方法多次采样的局限性,因此该方法在识别结构损伤时收敛快耗时短,识别精度高且只需一次采样即可对框架结构进行损伤诊断。