不完备信息的粗糙集-贝叶斯识别方法

为了对不完备信息进行有效识别,引入粗集贝叶斯定理,结合粗集约简识别方法,建立基于粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,归纳出不完备信息模式的一种统计意义上的识别方法.实验表明,与区分矩阵属性约简识别法和贝叶斯分类器识别法相比,此方法在识别不完备信息模式时准确率更高,实用性更强.     

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.     

基于不完备复模态的有限元结构模型修正

为了解决在不完备复模态条件下有限元结构模型修正结果的不唯一性,在实际结构节点上人为增加已知质量块,利用添加质量块和未添加质量块2组模型的动力试验数据和质量矩阵差,结合差分概念,推导了一种模型修正算法。该算法首先由复模态获取实模态,然后利用差分概念进行模型修正,通过对某6自由度的质量弹簧阻尼系统的模型修正结果表明:本文方法理论上具有完备性,不用迭代优化,可有效解决不完备复模态的有限元模型修正问题,通过把求解未知量的矩阵形式转化成向量形式,可以保证模型的物理特性和降低计算量。     

基于频率变化的结构损伤识别方法

结构频率具有容易测量且数据比较精确的优势．论文对两种基于频率的损伤识别方法进行了评述，分别指出了它们的特点和不足，提出了把两种方法结合起来进行结构损伤识别的新思路，并以悬臂粱为例进行了验证。     

基于损伤应变模态的结构损伤识别直接指标法

目前应变类损伤指标大多只能损伤定位,个别方法可初步确定损伤程度,但普遍存在一弱点,即需同时利用损伤前后的模态参数,要得到损伤前的模态数据非常困难,该方法难以在土木工程中推广应用．文中提出基于损伤应变模态差分原理的损伤位置直接指标法ID、基于局域应变模态面积的损伤程度直接指标法IA,只需利用损伤后应变模态数据即能定位损伤、确定损伤程度．推导了损伤应变模态差分格式．建立了损伤位置直接指标、最优多项式完好应变模态曲线拟合、损伤程度直接指标数学模型．根据理论推导和数值仿真统计分析,提出损伤位置判定准则:(1)若某点的每阶指标值均最大,则该点有损伤;(2)若某点的某阶或多阶指标值越大,则该点损伤可能性越大;(3)对于某阶节点损伤,则可通过其余阶的指标值定位损伤．得出损伤程度直接指标具有以下4个特点:(1)随损伤程度增加呈单调递增趋势;(2)与损伤位置无关;(3)与应变模态阶数无关;(4)与是否归一化无关．     

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.     

基于归纳学习的结构损伤识别方法研究

采用归纳学习方法来识别结构损伤．首先，通过对经典的决策树算法和序列覆盖算法进行结合与改进，得到一种高效且代价又小的归纳学习算法(RAC)，同时引入装袋算法产生多个分类法，并用它们进行类预测，而且使用选票策略得出最佳类预测．其次，用正交最小二乘迭代算法作为径向基函数(RBF)神经网络的学习方法，通过“信息一贡献”准则进行正交变换来优选中心．最后，对上述归纳学习方法用于梁结构损伤定位的效果进行了实验评估．结果表明，对于RAC算法和生成分类法的数目分别为10和50情况下的装袋算法，当损伤样本被噪声污染程度在100％时，识别精度均可达到90％以上，而对于RBF神经网络算法，只有当损伤样本被噪声污染程度小于70％时，识别精度才可达到90％以上。     

基于分级遗传算法的结构损伤识别方法

提出了一种基于遗传算法的利用不完整振动数据识别结构损伤的新方法，该方法首先扩展不完整的振型并利用单元能量熵差比确定结构损伤的大致位置，然后采用二级搜索策略，借助遗传算法确定结构损伤的程度，数值计算结果表明，当可能的损伤区域较大时，本方法较直接搜索策略更能有效地确定结构损伤的程度。     

利用组合模态参数识别结构损伤的神经网络法

采用组合模态参数在有限元模型基础上对结构损伤进行了识别.同时考虑了噪声输入情况下,即存在数据误差时神经网络的损伤识别能力.结果表明,以组合模态参数作为网络输入参数,并通过学习训练所得网络不仅具有理想的损伤识别能力,还具备良好的容错性和鲁棒性.     

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．     

基于模态应变能法的混凝土梁桥结构损伤识别研究

基于模态应变能理论,得到能用于混凝土桥梁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Ansya软件进行有限元分析,得到混凝土桥梁损伤前后的前5阶模态,然后再运用计算机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,采用所提出的损伤指标,对混凝土桥梁结构进行损伤定位识别是可行的.     

基于模态应变能法识别混凝土梁结构损伤的数值及试验研究

基于模态应变能理论,得到能用于混凝土梁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,运用数值计算及试验所测数值结果,得到梁损伤前后的前5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.数值模拟及试验结果表明,损伤指标在损伤单元处的数值是最大的.     

基于曲率模态比值的城市公路桥梁损伤识别

损伤识别是大型桥梁综合监测系统的重要任务之一.本文从基于曲率模态的城市公路桥梁损伤识别方法入手,从理论上研究了曲率模态损伤指标,并用ANSYS软件对一钢筋混凝土单跨简支梁进行了数值仿真分析,指出曲率模态在应用于损伤识别时的特性,并在此基础上提出曲率模态比值,通过数值模拟分析看到它是一种良好的损伤指标,具有很好的发展前景.     

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．     

自适应随机共振降噪下的结构模态参数识别

针对强背景噪声下结构模态参数难识别以及传统自适应随机共振单参数优化的不足,提出一种基于改进多粒子群协同优化算法的多参数同步优化的自适应随机共振方法,结合利希尔伯特变换来识别出结构的模态参数.该算法能够更快得到最佳随机共振系统结构参数,自适应地实现非线性系统、输入信号和噪声之间的最佳匹配,削弱强背景噪声响应中的噪声,提高响应的输出信噪比.数值仿真和试验均表明,该方法参数寻优效率高,简单易行,能够成功识别出强背景噪声下结构的模态参数.     

基于单元模态应变能灵敏度的结构损伤统计识别

基于单元模态应变能灵敏度,采用概率统计的方法,提出一种同时考虑模型不确定性和测试噪声影响的损伤统计识别方法。首先,建立基于单元模态应变能灵敏度分析的结构损伤方程组,然后,通过摄动法推导出损伤结构刚度参数的统计特性,并运用损伤概率模型计算各单元的损伤存在概率。最后,用一简支梁数值模拟算例验证了该方法的有效性。研究结果表明:损伤概率越大,表明存在损伤的可能性越大;损伤单元的损伤存在概率大于非损伤单元的损伤存在概率;随着损伤程度的增加,损伤存在概率不断增加,而随着噪声水平的增加,损伤存在概率减小。     

钢框架结构两阶段损伤诊断方法

为了对实际钢结构工程进行损伤识别,提出了两阶段损伤诊断方法:第一阶段在随机少量布置测点的情况下,识别出损伤发生最大概率区域;第二阶段在损伤可能区域重新布置测点,准确识别损伤部位及其损伤程度.通过对一个3层钢框架结构的数值模拟,研究了测点位置、模态数量、测试噪声对识别精度的影响.研究结果表明,即使在不完备测试信息的情况下...     

基于ANSYS优化分析的导管架损伤识别

采用有限元软件ANSYS自带的APDL语言和可以考虑水影响的PIPE59单元,建立了管架平台的参数化有限元模型,通过改变有限元模型中的单元几何参数和物理参数的方法,描述导管架在作业中常见的腐蚀、弯曲等损伤情况。选择和测取导管架上部远离损伤位置节点处的模态位移,创建目标函数;利用ANSYS的优化功能寻找某种对原完好导管架有限元模型进行修改后的模型,使其在测试节点的数据与预先建立的存在损伤的模型对应节点的数据趋于一致,从而实现识别导管架的损伤类型和损伤位置。计算结果表明当计算步数达到20000时,对于单处损伤的情况,损伤位置以及损伤程度识别准确率平均可达到90%以上;对于两处损伤同时存在的情况,损伤位置以及损伤程度识别准确率平均可达到70%以上。     

基于试验模态分析的单损伤检测

以悬臂梁作为研究对象,对其正常状态以及不同损伤状态进行模态测试.采用了频响函数和固有频率作为结构损伤参数来判定损伤位置与损伤程度,并就这两种不同的损伤参数的敏感性进行了对比.结果表明,以频响函数的变化对结构损伤进行识别是新的有效可行的方法.