基于神经网络的结构边界条件识别和损伤诊断

结构边界条件识别和损伤诊断,对于实验室条件下研究结构的动力特性具有重要的实用价值,本文提出了以子网为基础的分区组合式神经网络模型,并以钢筋混凝土梁在静力作用下的挠度作为特征参数,实现了结构的边界条件识别和损伤诊断。     

古塔结构损伤的系统识别Ⅱ:应用

大多数系统识别方法并不能很好地解决实际工程所呈现的复杂性和随机性。本文的研究目的是提出可有效应用于实际工程、基于系统识别的损伤检测及估计方法。文中以兴福寺塔为例,讨论了古建筑结构损伤的特点;提出了根据满足规范要求的设计目标确定基准系统的方法,从而使系统识别技术在古建筑这样一类没有损伤前测试数据的实际工程的应用成为可能。实测频率和模坊数据被用来对结构参数的变化作出估计,采用论文Ⅰ提出的判别分析法和条件分布下的损伤程度估计方法对古塔损伤进行了识别,其结果是可以接受的。     

梁桥结构损伤系统识别

基于梁桥的静态试验数据,采用系统识别原理,提出了一种梁桥结构损伤的识别方法。结合一五跨连续梁桥结构,进行了数值分析,取得了满意的识别结果,表明该方法具有较好的收敛性和可靠性。     

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ASCE SHM Benchmark模型的两阶段结构损伤识别方法

近年来,一种激励未知和输出部分已知条件下结构局部损伤识别的新方法得以提出,这种方法能基于子结构思想进行复杂结构的局部损伤识别,基于此方法,提出两阶段的损伤识别策略,并将其应用于第1阶段ASCE SHMbench-mark模型的case 4的4种损伤识别,以检验此方法的有效性.在第1阶段,提出8-DOF的损伤模型以进行损伤层的定位;第2阶段,利用子结构的思想,提出12-DOF的损伤模型,在包含损伤层的子结构中对损伤进行准确识别和定位.采用扩展卡尔曼方法对增广状态向量进行估计并使用最小二乘对未知激励进行递推,识别未知激励下的结构物理参数.损伤识别的结果显示,此方法能高精度地识别benchmark模型的各种损伤情形.     

古塔结构损伤的系统识别Ⅰ:理论

在结构损伤的系统识别中,损伤是结构参数的减小来反映的。由于存在模型误差和测试误差,并不是所有的参数值减小代表损伤。本文提出的损伤区域的判别分析法将对每一个可能的损伤状态定义为一个随机总体,通过比较样品到第一个总体的距离来确定样品与哪个总体最靠近,进而对损伤区域作出判断。算例表明,这一方法可以避免确定损伤单元数时的主观测断,减小误判的风险。本文提出的条件分布下损伤程度估计方法不仅利用参数变化量的均值信息,还利用它的协差阵信息,因而具有更高的识别精度。     

基于改进解析冗余度的损伤识别方法

提出一种采用无损指标和损伤指标相结合进行损伤识别的改进解析冗余度方法。该方法通过剔除求解方程组中与损伤单元相关的方程,补充与损伤单元无关的方程,构造出新的求解方程组进行求解。在新模型中,与损伤单元无关的约束条件构成无损指标,相关的约束条件则构成损伤指标。同时,采用结构无阻尼振动方程建立约束满足问题模型,提出了改进解析冗余度方法在结构动力测试方面的理论。通过数值算例验证所提出方法在结构静动力方面单、多损伤识别的有效性,也证明了该方法在一定数据误差及模型误差下的适用性。最后,设计了钢梁静、动力试验。试验结果显示,所提出的方法能够定位结构较小的损伤,并且损伤指标较为明显。该方法在梁式结构的损伤识别和安全评估中具有一定的工程实用性。     

桥梁结构损伤识别的发展与研究

对桥梁结构开展损伤识别研究是目前国内外的研究热点。首先介绍桥梁健康监测的意义与现状,阐述目前的桥梁结构损伤识别方法,然后提出目前方法存在的主要问题,并给出解决问题的可行方法,最后展望桥梁结构损伤识别的发展前景。     

桥梁健康监测中桥梁结构损伤智能识别方法研究

作为桥梁健康监测中的重要组成部分,结构损伤识别对桥梁维修和管理有着重要意义。为优化桥梁结构损伤智能识别效果,研究提出了基于小波变换改进和深度置信网络的桥梁结构损伤智能识别方法。结果显示,该方法对斜拉索受损模式的最大识别准确性可达到0.95,相较于NB算法提高了0.12。这表明,该方法增强了对复杂桥梁数据的处理能力,提高了桥梁结构损伤智能识别的准确性,有利于促进桥梁结构损伤识别技术的发展,为提升桥梁管理水平提供保障。     

斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法

从概率可靠度的角度出发,提出并发展了基于参数识别和假设检验的斜拉桥结构损伤识别方法.将正则化理论引入参数识别过程,综合利用蒙特卡罗方法和最优化理论识别结构的主要参数并获得其概率分布特性,进而采用假设检验确定损伤的位置和程度,实现损伤的概率诊断.为验证方法的准确性和有效性,将其应用于斜拉桥的损伤识别问题,提出了斜拉索损伤识别的斜拉索索力指标,得出了有益的结论.     

Detection of Structural Damage Through Changes in Frequency

0IntroductionThbeee nvi pbrroatpioosne-db aasnedd d deavemlaogpeed d iente tchtieo npa satp p3r0o aycehaerss , haanvdethe study onthis topicis still active[1].Since natural frequen-cies can provide the global information of structures ,and canbe exactly m…     

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的损伤结构的响应。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。     

基于曲率模态和神经网络的分步损伤识别法及其在桥梁结构中的应用

神经网络用于损伤识别遇到的最大问题就是训练样本数量的组合爆炸问题,单纯用神经网络进行损伤诊断有很大困难．提出了一种两步识别法来进行损伤诊断,即先采用结构的曲率模态,定义一个新的损伤指标,判断损伤位置,再利用BP神经网络精确识别损伤程度;运用两步识别法对一座混凝土连续刚构桥进行了损伤位置与损伤程度的识别．识别结果表明,对于2个单元和3个单元损伤的情况,分别只需16个和64个损伤样本就能取得满意的识别结果,大大减少了单纯利用神经网络进行损伤识别所需的损伤样本．     

浅层严重缺陷桩的识别

总结出基桩结构完整性检测中经常遇到的两种浅层严重缺陷桩信号的特征,提出了浅层严重缺陷桩的力学模型,以及判断浅层严整缺陷桩缺陷位置和程度的方法.对于波浪型的低频振荡信号用单自由度振动理论判断桩身结构完整性,对多阶高频大幅值振荡信号要分别用振动理论和波动理论判断基桩的缺陷性质和缺陷位置.实例证明了所提出的方法的正确性,该方法具有较强的工程实用性.     

混凝土疲劳损伤累积神经网络模型

针对混凝土疲劳累积损伤的发展受荷载、材料性质等多种因素影响、很难用显式的数学函数表达的难题，基于神经网络方法提出了一个考虑变幅疲劳的级数和加载顺序影响的混凝土疲劳损伤累积模型，采用神经网络技术描述了其与材料性能、荷载应力间复杂的非线性映射关系，准确反映了混凝土疲劳损伤演变的真实过程，并运用离散系统仿真原理构造了退凝土变幅疲劳寿命预测的智能化仿真系统．该系统可用于结构抗疲劳设计和疲劳可靠性分析、有损结构损伤评估及维修决策．     

船舶结构概率损伤容限分析

损伤容限设计是一种先进的现代设计思想,为了使这种设计建立在可靠性分析的基础上,根据概率断裂力学理论,分别建立了具有裂纹型初始缺陷结构和受损结构在裂纹扩展中结构疲劳寿命及其可靠性估算的动态模型．在给出了结构设计参数的分布函数后可求得一组与结构初始损伤、结构使用年限和剩余寿命、设计应力等有关的动态可靠性曲线,由此可获得保证一定可靠度的结构的损伤容限,并在设计时选取具有给定可靠度的各种设计参数,或给定设计参数后估计所设计结构的可靠度．     

基于动力响应互相关的古建筑木结构损伤识别

提出了基于互相关系数和互相关峰值变化率的古建筑木结构损伤识别和定位方法.以随机振动结构的某一测点为参考点,计算其他各测点与参考点的加速度响应之间的互相关函数,将所有的最大值组成互相关峰值向量(Cross-Correlation Peak Vector,CCPV).以两组CCPV之间的互相关系数作为损伤因子对结构进行损伤...     

基于波包分解的主动Lamb波结构损伤监测方法

主动Lamb波结构健康监测研究中,监测信号的质量易受到环境参数变化以及人为操作误差的影响。在分析Lamb波传播特性以及主动Lamb波结构损伤监测技术原理基础上,研究采用波包分解方法获取Lamb波损伤散射信号。通过相关运算,从损伤结构响应信号中分离出健康响应信号部分,实现损伤散射信号的获取。给出了方法的基本原理和实现过程。结合时间反转损伤成像监测方法,在真实环氧玻璃纤维复合材料板结构上进行了实验验证,并与传统损伤散射信号获取方法进行了对比。实验结果表明,该方法能够较好的消除环境参数变化等误差对监测信号带来的影响,具有较好的实用性。     

基于小波神经网络的框架结构损伤识别

以含损伤的框架结构为研究对象,对损伤位置和损伤程度进行识别。运用有限元分析原理,采用Lanczos法得到框架结构的转角模态,对其转角模态进行连续小波变换可以得到结构的小波系数,再由小波系数模极大值确定损伤的位置。以损伤后结构的固有频率作为神经网络输入参数构造神经网络,从而实现对框架结构损伤程度的识别。通过对一平面框架结构的损伤识别计算分析,验证了方法的有效性。     

钢筋混凝土框架发生局部破坏后抗震可靠度分析

采用结构的变形破坏准则,以基于不同抗震功能要求的结构最薄弱层间变形可靠指标作为参照指标,对钢筋混凝土框架结构发生局部破坏后的抗震可靠度进行了分析,并对不同的局部破坏模式进行了对比研究,以期找出对结构最不利的局部破坏模式,以及结构可以接受的局部破坏模式,从而为结构的抗震设计提供一些借鉴,另外,还提出了结构可靠度分析的近似简化方法。