基于振动特性的损伤识别方法的研究进展

对基于振动特性的损伤识别方法做了比较详细的综述.介绍了基于振动特性的损伤识别技术的基本问题及其在土木工程中应用的历史发展与现状,并对有关方法进行了总结和评述.最后指出了基于振动特性的损伤识别方法还需要进一步解决的问题.     

基于轴向振动的结构损伤识别方法

在理论上推导悬臂梁轴向振动微分方程及其3种支座形式的解析解的基础上,提出了一种基于轴向振动的结构损伤识别方法.该方法以轴向振动的低阶模态振型的二阶导数为损伤指标,无需结构损伤前的完好动力指纹.该指标对结构损伤的位置和程度均很敏感,既能精确定位损伤,又能标定损伤程度,即在损伤位置将发生相反方向的突变,且突变幅度随损伤程度的增大而增大.最后对方钢管构件进行了试验,测试结果证明了该方法的可行性.     

基于动力特性的桥梁结构损伤识别方法的研究进展

本文阐述了近几十年来基于动力特性的桥梁结构损伤识别方法,总结了各种方法的优点和不足之处,并指出当前结构损伤识别方法存在的问题。     

基于静力位移数据的桥梁结构损伤识别方法

当前桥梁营运状态健康监测越来越受到重视,近十多年来国内外学者一直在寻找能适用于复杂结构的整体探伤评估方法,也使得结构的损伤识别在大跨度桥梁健康监测领域中成为一个研究热点[1]。本文在总结和研究当前国内外桥梁结构损伤识别理论的基础上,提出了一种基于静态位移测量数据结合有限元计算的结构损伤识别方法,与动力损伤指纹法相比,静态方法具有更高的识别精度和可操作性。数值模拟分析证明了该方法的有效性。     

基于振动的土木工程结构健康监测研究进展

阐述了实施土木工程结构健康监测的必要性和迫切性,介绍了实施基于振动的结构健康监测的程序． 重点讨论了传感器的优化布置、损伤识别方法等健康监测中的关键问题．     

基于多类型传感器信息的结构损伤识别方法

计算2组基于径向基神经网络的结构损伤程度识别结果,一组神经网络输入是加速度传感器信息,另一组神经网络输入是应变传感器信息;以2组识别结果及其可靠性为基础,提出采用D-S证据理论数据融合方法的结构损伤程度综合识别方法.以网壳结构为研究对象,建立结构损伤模型和神经网络样本库及输入输出向量,并对不同噪声水平下结构损伤程度识别结果进行计算.计算结果显示,基于多类型传感器信息的结构损伤程度综合识别结果的误差明显小于基于单类型传感器的识别结果,并在神经网络输入有噪声的情况下,仍保持较好的效果.因此,基于多类型传感器信息的结构损伤程度识别方法在合理应用结构多类型响应信息的基础上,能够获得更优的结构损伤程度识别结果.     

基于结构振动的损伤探测的基本方法

对目前关于大型复杂的结构损伤诊断的基本方法和最新的研究进展进行了回顾,重点介绍了利用结构振动响庆和系统动态特性参数进行结构损伤诊断的方法和研究进展,并对相关问题进行了讨论和评述,最后对这一研究领域的未来研究方向进行了展望。     

基于振动的结构损伤识别

把单元刚度修正系数作为待识别参数，综合考虑了各结构参数对结构损伤的影响，并运用条件优化方法对单元刚度修正系数进行计算，计算了结构损伤时各单元的损伤因子，通过损伤因子即可对单元的损伤情况进行评估，经过实例运算验证了其对结构损伤的敏感性和有效性．     

基于振动测试的大跨桥梁损伤检测

文章将基于振动测试的大跨桥梁损伤检测分为 4个阶段 ,介绍了大桥损伤检测中的振动测试和有限元模型建立 ,着重讨论了几种常用的损伤检测方法 ,包括损伤指标法、反分析法、模式识别法和异常检测法 ,并对其进行了比较分析 ;对现有损伤检测方法用于大跨桥梁存在的一些问题 ,指出了今后的研究方向     

基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法

为了提高结构损伤定量和定位的准确率,提出基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法;利用移动主成分分析对原始应变响应数据进行特征分析,得到包含损伤信息的第一、第二特征向量,将两者相结合所得的组合特征向量作为损伤指标输入集成学习模型,进行结构损伤程度和损伤位置预测;采用双跨平面梁的仿真应变监测数据,对所提出的结构损伤识别方法的有效性进行验证,对比分别以第一、第二、组合特征向量作为输入的分类模型的损伤定量和定位的准确率。结果表明：在一定强度的噪声条件下,组合特征向量能同时具备第一、第二特征向量的优点,并且能克服单个特征向量的局限,获得优异的损伤识别性能和抗噪性;在信噪比为40 dB的弱噪声情况下,将组合特征向量输入集成学习模型进行损伤定量和定位,准确率分别可达98.9%、 99.0%,在信噪比为10 dB的强噪声情况下准确率仍分别可达82.3%、 73.2%。     

虚拟变形法的试验验证

利用有限元理论阐述并试验验证虚拟变形法（VDM）在结构损伤识别中的运用。VDM方法是一种结构快速重分析方法,利用虚拟变形模拟结构损伤,可快速计算给定损伤下损伤结构的响应。以桁架结构为例,损伤只考虑单元刚度的折减,首先讨论了静态VDM方法,继而拓展到动态分析,根据损伤、单元实际变形和单元虚拟变形间的关系可以判断损伤类型和识别损伤大小,最后通过一个桁架结构的数值计算和悬臂梁的试验,分别验证了静态VDM方法和动态VDM方法。     

面向缩聚模型的结构损伤识别研究

为了减少结构健康监测系统中传感器的数量,创新性地结合缩聚原理和自适应二次乘方和误差法提出了一种面向缩聚模型的结构损伤识别方法.根据模型缩聚原理对结构有限元模型进行了缩聚,依据缩聚后有限元模型、利用自适应二次乘方和误差法对结构参数进行了识别和追踪,从而实现了结构损伤的识别.对某一大型平面桁架结构进行了仿真,期间考虑了白噪声和地震波的影响; 对某一悬臂梁结构进行了实验,以研究白噪声、正弦、拟El-Centro 3种激励下的6种情况.结果表明:所提方法只需使用少量的传感器便可精确地识别出结构中损伤的发生时刻和损伤的程度及位置,仿真结果的最大误差小于3%,实验结果的最大误差小于5%.     

Cross spectral energy method for damage assessment of the cable-stayed bridge under operational conditions

The new cross spectral energy method （CSEM） is proposed for maintaining cable-stayed bridge safety by the measurable output-only vibration response. Damage assessment of real structures is limited by a series of problems such as unknown ambient excitation forces, errors introduced by system identification, incomplete dynamic measurements, etc. Thus the methodology based on cross spectral energy of each substructure member is derived to meet these challenges. The novel damage index does not require any modal or parameter identification technology. It can be calculated directly from vibration test data. In order to evaluate the efficiency of the presented methodology, a three dimensional （3D） actual cable-stayed bridge model .with one or more damaged positions under operational conditions was studied. In order to testify the reliability of damage detection method, the response data was polluted by the random noise. It is proved that the proposed method can successfully localize all damage cases even in noisy data. With the help of examples, the CSEM can potentially be applied as a nondestructive evaluation technique （NDT） for on-line health monitoring of cable-stayed bridges with minimum disruption of its operations.     

基于能量原理和Kalman滤波器的实时模型修正策略

为了实时监测结构的安全状态,提出了一种计算速度快、易收敛的模型修正策略.首先通过计算瞬时能量来建立结构单元刚度和结构响应之间的关系;然后,将结构瞬时能量代入Kalman滤波器中,根据每一时间步能量预测值和实际测量值的差异进行修正,得到结构的真实刚度;最后,以美国地震工程模拟中心数据库(NEES)中的美国某州际公路指示牌支撑桁架为例进行数值验证,结果表明:无噪声干扰情况下,刚度发生20%,40%,60%,80%损伤的杆件和未发生损伤的杆件均能在0.4 s内从初始刚度收敛到各自的真实刚度;在5%随机噪声干扰下,利用该策略修正得到的刚度误差均小于12%;每一时间步所消耗的CPU时间远小于采样周期.因此,利用能量原理和Kalman滤波器能够快速有效地对未知刚度的结构进行实时模型修正.     

基于结构测试的损伤诊断方法研究

从结构测试的角度论述了结构损伤诊断方法．该方法以结构测试为基础,将测试数据与模型分析结果进行综合分析比较,从中得到结构刚度等参数变化的信息,实现结构的损伤判别与定位定量分析．按测试方式的不同可分为基于静力测试的损伤诊断法、基于振动测试的损伤诊断法以及基于振动和静力综合测试的损伤诊断法．其中基于振动测试的损伤诊断法可进一步分为直接的系统识别方法、损伤指标法和有限元模型修正法．指出了损伤诊断方法的研究现况及存在问题,对今后研究的方向作了展望．     

钢管混凝土拱桥健康监测系统研究

以南宁市永和大桥健康监测系统建设为工程背景,针对钢管混凝土拱桥的结构环境、荷载和受力特点,研究了钢管混凝土拱桥健康监测系统的监测内容、系统构成及各子系统的组成、作用和基本原理,提出人工定期检测与长期监测相结合,纳入桥梁管理系统,为南宁永和大桥健康监测系统建设提供科学的依据,为钢管混凝土拱桥的健康监测系统提供参考.     

断索导致的斜拉桥结构易损性分析

提出从损伤场景对结构性能的影响程度和损伤场景占结构体系总体规模的比例两个参数进行结构易损性分析的方法,并以斜拉桥结构体系为对象,分别以主梁最小屈曲安全系数和最大应力安全系数作为结构性能参数,对不同位置拉索断裂的损伤场景进行了易损性分析.以某斜拉桥为例,采用提出的易损性分析方法,从众多的拉索断裂损伤场景中得到了造成后果尽可能严重而自身占结构比例尽可能低的易损场景.分析结果明确了结构对不同位置拉索断裂的敏感性,可以作为结构健康监测中监测内容选取以及传感器布设的参考依据.     

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性．模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性．     

采用二阶频率灵敏度的损伤识别和试验

开发结构健康监测系统是结构损伤识别的一个重要课题 .由于结构频率容易测试并且有较高的测量精度 ,因此成为损伤识别中广泛应用的模态参数 .据此提出一种二阶频率灵敏度分析方法 ,通过测量结构损伤前后频率变化的损伤参数识别方法来确定结构的损伤位置和损伤程度 .对于层间剪切结构模型 ,可以测得结构的各阶频率 .对于多种工况进行了框架结构模型的振动试验 .试验结果表明 ,对于层间剪切结构 ,通过测量结构频率变化可以确定结构的损伤位置和损伤程度