基于附加质量的梁损伤识别影响因素分析

为了提高基于附加质量的梁结构损伤识别精度,对附加质量影响因素进行了综合分析。根据梁结构损伤识别的附加质量法,建立梁结构有限元模型,并计算其损伤部位以及损伤程度,同时研究附加质量的大小、数目及位置对结构损伤识别的影响。在验证附加质量法对梁结构损伤识别有效性的基础上,采用不同的质量块附加在梁结构的不同位置进行损伤识别,由得到的损伤识别结果计算损伤识别误差。研究结果表明:附加质量后损伤识别精度有较大提升,有效降低了识别误差;随着损伤程度的增加,识别误差在逐渐增大,附加质量法对小损伤具有较好的识别效果;附加质量的大小和数目是提高梁结构损伤识别精度的主要因素,附加质量的位置对损伤识别结果的影响也不容忽视。     

基于BP神经网络的结构损伤识别技术

基于对结构安全性的高要求,以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用,而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景,研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术,通过MATLAB软件构建BP神经网络,训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论,总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性,为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。     

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.     

基于影响线多源信息融合的悬索桥损伤识别

为了精确识别悬索桥结构构件的损伤位置及程度,建立悬索桥空间结构有限元模型,通过模拟准静态加载提取并分析结构的位移、应力影响线,并构建了影响线曲率差指标,通过提取结构振型与频率,构建悬索桥结构柔度矩阵,并构造柔度曲率差变化率指标,用于悬索桥结构构件损伤识别。基于Dempster-Shafer证据理论融合影响线与柔度指标,对模型中纵向下弦杆、纵向斜腹杆和吊杆的不同位置与程度损伤进行识别敏感性研究。研究表明,柔度曲率差变化率损伤识别指标比影响线损伤识别指标对悬索桥构件损伤更为敏感,信息融合指标比单一损伤识别指标损伤定位精度更高,且具有较好的噪声鲁棒性。     

基于多测点位移影响线的桥梁损伤识别研究

根据位移影响线理论,提出基于多测点的位移影响线差值曲率的桥梁损伤识别方法,实现对桥梁结构损伤前初始数据未知情况下的损伤识别检测.推导了简支梁出现损伤时的多测点位移影响线差值曲率公式,并对简支梁桥结构不同测点位置、不同损伤程度、不同损伤位置及多损伤的情况进行损伤识别分析.为验证该损伤识别指标的适用性,以某固端梁和三跨连续梁为研究对象,建立数值分析模型来进行损伤识别研究.结果表明:该方法可以识别出简支梁桥的损伤位置,对于多处出现损伤也有良好的识别效果;多测点位移影响线差值曲率指标可以用于固端梁和连续梁的损伤识别;仅需利用4个位移测点,不需要损伤前数据,便于实现;损伤识别效果受测点影响,选取合适的测点位置能提高损伤识别的效果.     

基于模态应变能法识别板类结构损伤的数值研究

应用模态应变能理论得到了能用于板类结构损伤的识别指标．假定结构存在不同位置和不同程度的损伤，运用Ansys进行有限元分析，得到板损伤前后的前五阶模态．然后再运用Mathematics软件，编程计算结构的各单元的损伤指标．数值模拟结果表明，损伤指标在损伤单元处的数值是最大的．因此，采用本研究提出的损伤指标，对板类结构进行损伤定位识别是可行的．     

基于振型数据的蜂窝夹芯板损伤检测

以含有结构损伤的四边简支铝制蜂窝夹芯板为研究对象,采用锤击法模态实验提取损伤蜂窝夹芯板的振型数据,并针对蜂窝夹芯板上不同位置、不同程度的损伤,分别采用振型差值、曲率模态和高斯曲率模态三种损伤识别方法进行识别.结果表明:在四边简支铝制蜂窝夹芯板中存在损伤时,结构损伤位置处的振型差值比较明显,说明采用振型差值法对结构损伤进行识别可以准确判定损伤的位置,且在损伤位置准确判定后,可根据该位置已有的差值信息进行损伤程度判定.     

斜拉桥结构施工状态下连续小波变换损伤识别方法

以在建的广东李家沙特大斜拉桥为工程背景,选取双悬臂施工状态下的结构为分析对象,利用MI-DAS软件分析获得结构的各阶振动模态,将之作为输入信号导入MATLAB中,进行Gaussian小波变换用于结构损伤识别.对不同位置与程度结构损伤的识别效果进行了讨论,对各阶模态及各类型模态的损伤识别效果进行了比较,并考虑了随机噪声的影响.研究结果表明,曲率模态对结构损伤较为敏感,损伤识别的效果较好.另外,损伤识别效果受一定边界条件的影响.但总的来说,曲率模态的连续小波变换信号能够快速、可靠地识别出施工过程中结构的损伤位置与损伤程度.     

不同工况下简支梁桥损伤的模态曲率差值分析

利用结构力学中的虚功原理,推导简支梁桥在损伤前后曲率差公式,得出简支梁曲率差模态指标与损伤位置有关结论.研究单一损伤位置和多处损伤位置及不同损伤程度对结构损伤识别的影响,分析损伤前后结构固有频率的变化情况.结果表明:结构无论发生单一或多处损伤时,曲率差模态曲线会在损伤单元处发生尖峰突起;低阶模态就可以准确地确定损伤位置,为防止损伤发生在某阶振型的0节点处,需要综合高阶模态互相对照分析损伤情况;用结构损伤前后各阶自振频率变化,可以整体对结构是否有损伤进行判别.     

结构损伤识别中的生物地理学优化算法

为将生物地理学优化(BBO)算法有效应用于结构损伤识别中,结合余弦迁移模型、自适应迁入函数和精英机制对算法进行改进。以简支梁结构为例,进行不同损伤情况下的损伤位置和损伤程度的识别。算例计算结果表明,改进后的算法在结构损伤识别中具有计算简便、收敛速度快、识别精度高、稳定性好的特点,相比于BBO性能明显提升,能够在结构损伤识别问题中加以有效地应用。