基于模态振型的简支梁损伤识别

相比结构的频率,振型反应的信息更加丰富.振型曲率是对结构损伤十分敏感的一个指标;利用简支梁结构损伤前后的1阶振型曲率差对其进行损伤识别,对损伤位置有较好的识别效果,而利用高阶振型无法进行识别;对于简支梁损伤程度,利用振型曲率差只能进行定性的识别,随着损伤程度的加深,图形突变增大.     

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。     

简支梁损伤的模态曲率差值试验分析

在模态曲率差理论的基础上,运用采集和实时分析软件DASP得到结构位移模态分析数据,分析不同损伤状况下简支梁结构的模态曲率差曲线及损伤前后结构的固有频率.试验结果表明:模态曲率差指标能很好地识别出单个单元损伤和多个单元的损伤位置;单点或多点损伤的一阶模态曲率差值曲线的识别效果较为准确,损伤程度与曲线峰值的大小能够相对应,一阶模态曲率差曲线对损伤位置敏感性较强;该方法的进一步完善使得对大型结构进行无损检测成为可能.     

结构损伤识别的周期小波方法

通过对结构损伤前后模态特征的变化进行分析,利用损伤结构的位移振型函数构造出曲率振型函数γi(x),然后再在曲率振型函数的基础上提出一个用于探测和评定损伤程度的新指标———损伤因子r(x)=∑i∈Idγi2(x);基于小波分析的方法,对损伤因子进行周期小波变换,通过小波系数的取值范围提出了一种结构损伤定位和损伤程度的评估方法.数值仿真表明,这是一种行之有效的损伤识别方法.     

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。     

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.     

基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法

针对曲率模态对振型节点较不敏感且无法定量估计损伤的问题,在广义局部信息熵的基础上引入曲率模态,推导出广义局部曲率模态信息熵的公式,并建立相应的损伤指标.利用有限元软件Midas civil建立一简支梁桥损伤模型,提取并处理该简支梁的动力参数,将一阶曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识...     

基于一阶振型斜率的剪切型建筑结构损伤定位

提出了一种利用结构一阶振型斜率改变判断剪切型结构损伤位置的方法.首先,进行结构振型和振型斜率对损伤的敏感性分析,导出敏感性系数表达式.然后,计算结构损伤前后的一阶振型斜率差.最后,在敏感性分析和计算得到的结构一阶振型斜率差的基础上,通过迭代计算消除多损伤引起的振型斜率改变叠加进行损伤定位.通过10层剪切型框架结构不同损伤工况的数值分析表明,所提出的算法能够正确识别所有的损伤位置.     

基于柔度曲率曲线拟合的薄板结构损伤识别研究

提出了基于柔度曲率多项式曲线拟合的损伤识别方法,并用该方法对薄板结构进行损伤研究。采用有限元软件ANSYS进行模态分析,得到损伤薄板的模态振型和固有频率,进而得到X方向和Y方向柔度曲率,然后分别在X方向和Y方向进行多项式曲线拟合。基于拟合值与原始值的差值构造新的损伤指标。数值算例的结果表明,基于柔度曲率多项式曲线拟合的方法相比仅采用柔度曲率矩阵的方法能够更好地进行平板损伤定位,同时相比柔度曲率差等需要结构损伤前后模态数据的损伤识别方法,该方法不需要用到结构损伤前的模态数据,可以运用于难以获得健康结构的模态振型数据的结构损伤识别中。     

高速铁路钢-混凝土组合梁的损伤识别

以某高速铁路桥梁钢-混凝土结合梁模型为例,模拟多种损伤情况,分别运用以固有频率、振型、曲率模态为识别指标的方法进行损伤识别.通过对模型的无阻尼自由振动分析研究损伤指标与损伤之间的关系;以模型不同部位抗弯刚度的折减模拟不同程度的损伤.研究结果表明,固有频率及振型能反映结构的整体性能,但很难判断损伤位置;曲率模态对局部损伤较为敏感,损伤定位比较准确.     

基于曲率模态和神经网络的结构损伤识别与仿真

探讨用曲率模态和神经网络对混凝土结构裂缝进行损伤识别和定位的方法.以一矩形截面悬臂梁为研究对象,通过完好结构和损伤结构的有限元分析,获得损伤标识量,输入Elman神经网络进行训练,以损伤位置和损伤程度作为网络的输出参数,进行单处损伤和多处损伤的定位研究.数值仿真结果表明,曲率模态振型对结构的损伤敏感,采用曲率模态和神经网络结合的方法可以同时确定结构损伤的存在、程度和位置,并且可以用于结构多处损伤的检测.该方法对于实际工程结构的损伤识别具有一定的指导意义.     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。     

悬索桥的损伤识别

讨论了悬索桥加劲梁的累积损伤识别。识别基于比较完好桥的初始指纹与损伤后的指纹。使用了三个基于ＦＲＦ的波形识别指标：ＷＣＣ,ＩＡＴＭ,ＩＳＡＣ与三个基于振型的识别指标：ＩＣＯＭＡＣ,柔度,和曲率模态,作为指纹来识别悬索桥加劲梁的模拟损伤,并比较了他们的识别能力。结果表明：ＩＡＴＭ和ＷＣＣ识别损伤的能力优于ＩＳＡＣ,但都不能定位损伤;柔度和曲率模态识别能力优于ＩＣＯＭＡＣ,并可以定位损伤。本文还发现应变模态具有较好的损伤识别能力。柔度、曲率和应变模态可用于安全监测系统。     

由模态应变能法诊断结构破损的实验研究

提出了基于单元模态应变能变化结构破损诊断方法,该方法权以结构破损前后的模态振型和单元刚度矩阵为诊断信息。实验研究表明,用有噪声影响的不完整测试模态振型数据时,此方法仍能得到较好的破损诊断结果。     

基于结构动力特性安全性检测的发展及应用现状

工程上,关于结构动力可靠性的研究方法有多种。其中,利用模态分析的结构损伤检测方法证明结构的频率变化可以用来进行结构损伤定位。损伤的判定方法主要有预测模型的方法、基于柔度变化的损伤定位方法、基于结构动力特性的损伤检测可视化方法、基于损伤柔度曲率的新指标的方法、相邻差分曲率差值方法等。目前安全性鉴定标准大多是建立在单个构件的检测基础上的,主要检测构件的变形、损伤、材料性能等参数,直接确定结构的安全性,着重于分析构件的动力特性检测的发展现状及应用。     

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.     

基于损伤柔度曲率的塔式起重机塔身结构损伤识别研究

塔式起重机自身结构特征及其高空作业的属性导致其属于高危特种设备,极易发生重大伤亡事故,当塔机发生微小损伤时及时发现并检修是规避事故风险的基础和前提。以上海某大学新建项目工地上的QTZ100型塔式起重机为工程背景,将损伤柔度曲率作为损伤指标,通过构建有限元计算模型,分析多种微小损伤情况下结构应力与模态参数变化规律,与振型变化率作为损伤指标的分析结果作对比。研究表明,损伤柔度曲率曲线在损伤处产生了明显突变,可以识别出微小损伤发生的位置及损伤程度,且抗噪性能较好。     

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。     

基于神经网络的桁架损伤识别

基于模态振型,提出一个用于结构损伤识别的参数-柔度差值曲率,并将之作为神经网络的输入向量。然后通过ANSYS建立了一个平面桁架结构的数学模型,用有限元分析计算结果作为神经网络的学习样本和测试样本,对不同程度的模拟损伤使用该神经网络进行识别。通过验证,表明该方法用于损伤识别简单有效。