基于模态曲率相关性分析的结构损伤定位方法研究

基于对灰色相关性分析在结构损伤中的已有研究,对基于灰色模态曲率相关性分析的动力损伤识别技术进行了深入研究,首次提出了基于一阶振型数据的损伤定位敏感因子一模态曲率置信因子（MDCAC）,通过该参数的变化曲线,就可以根据不同节点在损伤前、后的模态曲率因子的大小实现对结构的损伤定位。通过悬臂梁的数值分析,验证了模态曲率置信因子（MDCAC）是一个对损伤极为敏感的参数,该参数不仅对单损伤可以准确定位,对于相邻的多损伤、不相邻的多损伤都可以精确识别,即使是小到1％的微损伤也可以通过该参数的变化曲线对损伤单元准确识别。运用该因子进行损伤定位时,只需结构的一阶振型数据,而且不论数据量的多少,该因子都能对损伤单元进行准确的定位,因此该方法在大型结构及复杂结构的损伤识别中具有广阔的应用前景。     

基于模态应变能相关性的结构损伤定位研究

本文基于灰色相关性理论,通过分析结构发生损伤时单元模态应变能与未损伤时单元模态应变能的相关性对结构损伤进行定位,提出了模态应变能置信因子,根据该因子的变化曲线即可实现结构损伤的准确定位。将该方法用于两端固支梁的单损伤及多损伤的损伤定位中,识别结果可以验证:无论是单损伤还是多损伤、损伤是连续或是不连续、损伤程度是否相同,该方法对结构中的损伤都能实现准确定位,后续研究将此方法应用于大型复杂结构的损伤识别中。     

基于动力指纹和Bayes数据融合的桥梁损伤识别

受测量噪声的影响,采用单一指标评价桥梁安全容易产生误判,因此提出一种基于Bayes理论的桥梁损伤识别方法.该方法将识别过程分解为损伤定位识别与损伤定量识别两部分,首先采用Bayes公式融合归一化的动力指纹,进行损伤位置识别,进而提取损伤处的动力指纹构建Bayes网络,计算各节点的条件概率,从而识别损伤程度.通过简支梁数值模拟验证了该方法具有良好的抗噪性,尤其能够对小损伤准确定位,对程度差别小的损伤准确分类.     

大跨度空间网格结构节点损伤识别定位

为检测大跨度空间网格结构状况,对大跨度空间网格结构的节点损伤识别定位进行了研究,提出了适用于大跨度空间网格结构节点损伤识别的两步定位法.利用模态曲率变化比进行节点损伤的初定位,识别出损伤节点所在的子结构;以此子结构为研究对象,利用杆端应变模态变化比对节点损伤进行准确定位.以天津奥林匹克中心体育场屋盖结构为计算模型进行了节点损伤识别的定位模拟,结果表明,模态曲率变化比对节点损伤比较敏感,在节点发生较小程度损伤时便能将其所在的子结构准确地定位;杆端应变模态变化比能够准确地识别节点损伤的确切位置;从而验证了节点损伤两步定位法对大跨度空间网格结构的节点损伤识别定位的适用性和有效性.     

环境温度影响下基于结构连续位移曲率组合的损伤识别方法

目的寻找对环境温度不敏感的损伤特征指标,消除环境因素在结构健康监测和损伤识别方法应用过程中的影响,准确识别损伤发生和定位损伤位置.方法对静力作用下的结构位移进行中心差分求取结构各节点的位移曲率,将任意相邻三个节点间静位移曲率进行线性组合构建新的损伤指标.利用北京一年的实测温度数据模拟环境温度变化,通过一个简支钢梁的仿真算例验证方法的有效性.结果算例中梁上各节点损伤指标不随温度的变化而变化,在损伤单元相邻两节点处出现正向跳跃,与损伤单元相邻的左右两单元的外侧节点处出现负向跳跃,而更远处的未损伤单元节点处的损伤指标则始终保持在0值附近波动,据此损伤单元得到准确定位.结论利用结构连续位移曲率组合的损伤识别方法可以有效消除环境因素的影响,准确识别损伤发生和定位损伤位置,无需结构健康状态基准数据,具有一定的噪声鲁棒性.     

基于小波变换的钢桁梁桥损伤识别数值分析

为了验证基于曲率模态理论和小波变换相结合的损伤识别方法在桥梁结构监测中的适用性,采用SAP2000软件创建钢桁梁桥有限元分析模型.通过调整节点处单元弹性模量的方法改变节点的连接刚度,并模拟节点的不同损伤工况,然后对结构的模态振型进行曲率模态计算.在Matlab软件中应用Bior3.9小波函数编程,提取曲率模态信号的小波变换系数得到损伤指标D值,根据小波变换模极大值法对桥梁节点进行损伤识别.研究结果表明,该方法能够较好地识别出损伤节点的位置,并且损伤指标会随着损伤程度的提高而增大,为钢桁梁桥的损伤检测和健康监测提供了一定的参考和借鉴.     

基于不完备静态数据的结构损伤两阶段识别方法

在结构损伤识别中,由于实测数据有限而待识别参数过多,往往导致传统的结构损伤识别方法判断损伤位置不准确或损伤程度识别误差较大,从而限制了其在复杂结构中的应用.将基于静态应变能的损伤定位指标和基于有限元缩聚法的损伤程度计算相结合,提出了一种两阶段的结构损伤识别方法.该方法利用损伤定位指标对结构可能的损伤位置进行定位,在确定可能损伤位置的基础上,利用模拟退火算法求解损伤状态方程,从而确定损伤程度.为验证该方法的有效性和可靠性,分别对5单元超静定、13单元静定和10单元超静定平面桁架的损伤识别进行了数值模拟.结果表明,该方法不仅可有效地识别出结构的损伤位置和程度,而且对测量噪声具有较强的鲁棒性.     

基于影像及小波变换的桥梁损伤识别

桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点，为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性，本文利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性，提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法，通过工业相机获取悬臂梁振动形态，利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数，对位移模态进行小波变换，建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验，对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型，与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%，二阶固有频率最大误差为3.182%，表明本文方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性；在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在，并能准确定位损伤位置。研究表明，该方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤，具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点，为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

基于子构件曲率模态变化的桥梁损伤识别研究

目的为保障桥梁运营安全,提高健康监测水平,对桥梁进行损伤识别研究;利用曲率模态曲线变化规律,提出一种基于桥梁子构件的识别方法.方法基于桥梁子构件分解技术,以一座梁式组合桥为例,设置不同损伤工况,根据组成桥梁整体各构件的特点将桥梁分解为较简单的构件进行损伤定位与程度识别,以振动分析中曲率模态参数的研究为基础,对桥梁在不同损伤位置、程度下曲率模态曲线的变化规律进行分析.结果结合桥梁损伤前后的曲率模态曲线变化,采用提出的拟合公式方法,不仅可进行损伤定位,对损伤程度进行准确识别,还可有效地提高损伤识别的效果.分析不同单元划分、截面形式等因素对识别效果的影响.结论桥梁子构件的识别方法可对实际桥梁健康进行监测,一定程度上解决了传统的曲率模态方法不能得到准确的损伤程度这一缺陷.     

基于敏感模态单元应变能法结构损伤识别

根据结构损伤前后特征值变化率选择对损伤单元应变能变化灵敏度较高的模态,建立一种高效的并具有较好鲁棒性的结构损伤识别的方法.从结构振动方程出发,推导结构损伤前后特征值变化率和应变能变化的关系式,建立一个由特征值变化率、单元损伤因子、单元损伤灵敏度因子以及单元损伤修正因子组成的结构损伤识别方程.应用单元损伤修正因子建立结构的损伤定位指标,并应用结构损伤识别方程式推导出单元损伤程度因子的解析表达式.应用本方法对一新型防浪提结构进行单一处损伤和多处损伤的损伤位置识别和损伤程度识别,最后,对本文提出的损伤识别方法的抗噪声性能进行测试.研究结果表明:本方法具有较好的鲁棒性,并且识别结果具有较高的精度,表明本文提出方法具有高效性.     

基于过桥汽车动力响应的桥梁损伤识别

为了识别桥梁结构的损伤,提出了由过桥汽车的加速度响应识别桥梁损伤的灵敏度分析方法.将桥梁等效为等长的欧拉梁单元,汽车等效为单自由度3参数模型,将桥梁各单元抗弯刚度的减小(即损伤的程度)定义为损伤因子.根据损伤因子,采用最小二乘法和正则化方法,可用测试得到的汽车加速度响应识别桥梁损伤.结果表明:损伤识别结果对汽车参数变化比较敏感,汽车过桥行驶速度和采样频率对迭代次数有显著影响;损伤识别误差随着桥面不平顺和测试噪声的增加而加大.     

基于时间序列模型的结构损伤识别方法

针对现有结构损伤识别方法中因模型参数物理意义不明确而导致的损伤信息遗漏等问题,提出一种基于时间序列模型的损伤识别方法.首先,推导了具有外部输入的自回归模型(ARX)的一般表达式,并通过联立多自由度体系运动方程建立了考虑结构动力特性的ARX模型.随后,运用该模型预测得到未损伤情况下的节点加速度时程序列,根据其与实测数据的差异程度构造表征结构损伤的参数,即损伤因子.最后,根据损伤因子数值大小与分布情况评估结构损伤状态.数值算例结果表明,该方法在较少的测量数据样本下,能够较好地识别单位置与多位置损伤,并可较为准确地判断损伤程度,同时识别结果受激振位置与测量噪声的影响较小.     

多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法

鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。     

基于结构柔度灵敏度的损伤定位

在结构柔度矩阵的基础上,提出了一种结构的节点柔度灵敏度和单元柔度灵敏度的计算方法.利用计算出的柔度灵敏度构造损伤定位指标,用于三跨连续梁单个单元和两个单元损伤定位.在此基础上,用状态反馈控制的方法有目的地对结构进行极点配置,得到所需的受控结构的特征值和特征振型,并采用受控结构的特征值和特征振型构造柔度灵敏度指标,进一步提高损伤识别指标对损伤的敏感程度.三跨梁的数值仿真结果表明:该柔度灵敏度指标能达到较好的损伤定位效果;在检测结构适当位置施加控制力,采用受控结构的动力特性数据进行损伤识别,可进一步提高损伤定位的诊断率.     

基于BP神经网络的改进型新奇检测技术诊断大跨度拱桥异常状态

为了诊断大跨度拱桥的异常状态,使用了基于BP神经网络的改进型新奇检测技术的方法,该方法通过BP神经网络对大量实测数据进行训练,得到桥梁状态正常时的新奇指标,并确定阈值,通过阈值判定是否发生异常. 经实际分析以及实测数据的验证,该方法可以较准确地识别大型桥梁异常情况,并可以定位异常区域,避免了模型误差的影响,大大提高了方法的实用价值,同时降低了漏警、虚报警,使识别结果更为准确,更符合实际要求.      

一种环境激励下斜拉桥模型损伤识别方法

虚拟脉冲响应函数可表征环境激励下结构系统固有的动力特性,但桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中环境激励的随机性,使得虚拟脉冲响应函数同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于随机-模糊统计原理处理.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法.提出了基于HHT与虚拟脉冲响应函数随机模糊均值的结构损伤识别方法,并将4个Hilbert边际谱能量指标应用到室内斜拉桥模型的损伤识别中.结果表明:主梁损伤前后4种能量指标都发生了变化,且体现出相似的规律性,准确指示了较大程度损伤的损伤位置和程度,为大型桥梁结构在线监测提供了一种方法.     

结构初始损伤识别的随机弹性模量

为进一步借助环境激励条件识别结构损伤,导出了求解未损伤结构与损伤结构随机弹性模量的方程.该方法从特征值问题出发,视泊松比参数、弹性模量参数分别为常量与随机变量,并结合结构的有限单元模型以及实测数据.通过引入结构单元损伤因子,对结构的初始损伤进行识别.该方法既可精确评价结构的初始损伤程度,也可初步估计初始损伤的位置,为结构损伤自动识别技术的实际工程应用提供了理论基础.     

基于动力特性灵敏度解析代数算法的结构损伤识别:理论与数值分析

基于结构动力特性灵敏度解析解,建立了结构损伤方程组代数表达式,该损伤方程组通过矩阵运算实现,简洁紧凑,有效地避免模态截断问题.同时,基于经典的随机子空间模态算法(stochastic subspace method,SSI)实现结构损伤前与损伤后的模态参数识别.将结构损伤前后模态参数识别结果代入损伤方程组,可以检测出桥梁结构损伤的位置和损伤的程度,该方法无需迭代.利用简支梁桥算例对该模态参数识别方法和损伤识别方法进行了验证和分析.数值计算结果表明,在噪声水平较低地工况下,本文提出的方法对单损伤梁和多损伤梁均能实现损伤定位和损伤程度的判别,计算效率较高.     

石油井架结构损伤的分步识别技术研究

针对JJ160/41-K型石油井架结构损伤识别问题,提出基于模态参数和支持向量机的分步识别方法,即先使用柔度矩阵方法进行井架结构损伤位置识别,再以柔度曲率差值作为损伤识别指标,应用支持向量机回归算法对已定位的损伤进行定量分析.仿真计算结果表明该技术可有效实现井架结构损伤的定位与定量分析.