不同加载模式下GFRP管混凝土组合柱的损伤实时监测

基于压电陶瓷主动传感技术，对GFRP管混凝土组合柱(concrete filled GFRP tube, CFGT)进行损伤监测.制作2组预埋压电智能骨料(smart aggregate, SA)的GFRP管约束混凝土短柱试件，分别进行单调和往复轴压试验，监测其损伤情况.加载过程中采集实时信号，采用小波包能量法和基于均方根偏差的损伤评判指标(damage indicator, DI)等进行损伤评估，发现小波包能量随着荷载的增大明显衰减，而损伤评判指标随着荷载的增大而增大，且在损伤达到一定程度时趋于平稳；组合柱底的小波包能量均大于柱顶的；柱底混凝土晚于柱顶破环；往复加载下的混凝土破坏先于单调加载下的.结果表明，该监测方法能有效识别组合柱在受力时的实时损伤程度，且监测信号的幅值、小波包能量、损伤评判指标均在损伤过程中表现出较好的敏感性.该方法可为该类组合柱在施工、使用过程中的实时损伤研究提供参考.     

基于压电波动法的混凝土梁裂缝深度与位置监测

为了研究混凝土梁裂缝深度和裂缝位置对压电陶瓷驱动接收效果的影响,首先采用ABAQUS软件,对不同激励源下健康混凝土梁模型的输出信号进行了模拟分析,以确定激励源最优频率,对压电片参数的形状、尺寸和厚度进行优化.然后对健康混凝土梁模型和存在不同深度、位置裂缝的有损伤混凝土梁模型的输出信号特征进行了模拟分析.最后开展了压电波动试验,对健康混凝土梁和有损伤混凝土梁进行了监测分析.研究结果表明：压电陶瓷输出信号强度和小波包能量随着裂缝深度的增加而逐渐减小;贯穿裂缝与发射端传感器距离越近,接收端传感器显示的信号愈强烈,而距离越远,信号衰减程度增大.     

基于压电陶瓷的固井水泥石损伤检测

固井水泥的裂缝损伤检测对于油气钻井井壁稳定性具有重要实际意义。基于压电陶瓷传感器的主动感应法,对固井水泥石进行裂缝损伤检测,获得裂缝深度及数量变化对传感器所接收信号值的影响,通过小波包能量分析得到时域信号图及小波包能量图,计算并分析其损伤指标。结合单轴试验对裂缝性固井水泥石进行轴压并分析其强度,且对裂缝深度与强度及损伤指标进行函数拟合。结果表明,传感器所接收的信号值及轴压强度随固井水泥石损伤程度的增大而减小,损伤指标能较好地反映其损伤程度。基于压电陶瓷传感器的主动感应法能够有效地检测并评价固井水泥石的损伤状况。     

基于小波包总能量变化率的体外拉索损伤识别方法

针对体外预应力拉索的损伤识别问题,建立基于小波包能量谱的拉索损伤识别指标,传统的频域计算分析方法很难对拉索的这类损伤进行有效的识别,需要从时频域进行分析. 首先,设计针对体外索结构的拉索损伤识别实验,得到不同损伤程度、不同索力和不同索长的拉索动力响应信号,并得到频率、时域和能量域的特点;其次,从小波包分解的能量域展开分析,建立小波包总能量变化率指标RES;最后,建立基于RES的拉索损伤识别流程,并进行实桥损伤识别. 结果表明,提出的损伤指标对损伤程度有较强的敏感性,能够有效地识别出体外索损伤,能够应用于体外预应力加固桥梁结构的长期监测中.     

基于压电波动法的混凝土裂缝损伤主动被动监测对比试验

目的对基于压电波动法的混凝土裂缝损伤主动与被动监测方法进行对比研究,探索两种方法的特点以及适用范围.方法将压电陶瓷传感器埋置在两个完全相同的混凝土柱内,两试件分别承受小偏压和大偏压荷载.同时应用主动和被动损伤监测技术对两试件的破坏过程进行监测.结果在被动监测试验中,小偏压试件所释放出的声发射信号能量为大偏压试件的14倍.从能量释放在时长上的分布比重看,小偏压试件在达到极限荷载前就已经释放了80%以上,而大偏压试件只释放不到40%;在主动监测试验中,大、小偏压试件的最终损伤指数分别为78.8%和68.6%.结论被动监测技术能有效反映出试件所受荷载及破坏过程的特点,主动健康监测技术能有效地识别结构处于不同的健康状态,两种方法的特点形成互补.     

基于压电传感器的纤维陶粒混凝土冻融损伤检测

针对纤维陶粒混凝土低温下受到冻融损伤导致影响结构安全性问题,基于压电陶瓷传感器进行损伤检测。利用压电传感技术对冻融后的纤维陶粒混凝土试件进行检测,获得不同冻融次数下的应力波信号。当冻融次数增加,试件相对动弹模量和抗弯强度下降,压电陶瓷检测到的应力波信号幅值相应减小,基于应力波的衰减,采用小波包能量分析法将其转化为损伤指数,与冻融试验评价指标损伤程度和抗弯强度损失率进行拟合,吻合度较高。结果表明,纤维陶粒混凝土损伤指数与冻融损伤程度和抗弯强度损失率相关性较强,该纤维陶粒混凝土冻融损伤无损检测方法具有良好可行性。     

基于小波包能量谱和因子分析的结构损伤识别方法

为了消除环境温度对损伤识别结果的影响,提出了一种基于小波包能量谱和多元统计方法——因子分析的损伤识别方法.首先利用小波包能量谱法对结构动力响应数据进行分析,得到结构动力响应特征参数;其次建立结构动力响应特征参数的因子模型,用因子分析法去除环境温度对于动力响应特征参数的影响,并通过计算得到结构损伤指标;最后以钢结构平台仿...     

基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究

研究了基于小波包分析的结构实时损伤报警技术．利用小波分析优良的时一频局部化特性对结构振动信号进行精细分析，从而能实时地实现结构损伤报警．以简支梁裂缝为例，将环境振动信号采用小波包分解后得到小波包能量谱，采用基于Monte-Carlo方法计算得到的能量谱极值指数和变异指数2个指标作为筒支梁裂缝损伤报警的判据．该技术不需要对整体结构进行计算分析，只需要环境振动信号．计算机数值模拟表明该技术能较为敏感地发现简支梁的微小损伤，从而证实了该技术的可行性．     

基于小波分析的疲劳应力历程模拟

采用小波分析理论中的小波包变换，提出了一种基于小波分析的模拟疲劳应力的方法，用小波包变换对一个己存在的应力样本进行分解，建立了其小波包分解的结果和应力功率谱密度之间的关系，并分析了分解出的小波包系数的统计性质，用传统的Fourier方法和所提出的小波方法对同一个功率谱分别模拟了一个样本，结果表明，后者的随机更强，更接近于真实情况。     

润扬大桥悬索桥小波包能量谱识别的环境变异性

对润扬大桥悬索桥结构的实测加速度响应进行了小波包分析,详细地考察了环境激励下悬索桥实测小波包能量谱的环境变异性.分析结果表明,实际环境条件(交通荷载、环境温度和台风荷载)与悬索桥实测小波包能量谱存在较为明显的相关性,主要表现为环境温度的变化对小波包能量谱的影响是长期性的趋势,而交通荷载的影响则由于荷载的非平稳性呈现瞬时的颤动变化.实测数据的分析结果进一步表明,环境温度和台风作用对于小波包能量谱的影响规律存在着较为明显的差异.相比模态频率而言,利用小波包能量谱可以更敏感地发现大跨悬索桥结构的振动特性变化.因此,基于小波包能量谱的结构损伤预警参数更适合于环境振动测试下的大跨悬索桥整体状态监测.     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

基于小波包能量曲率的环境激励下简支梁损伤识别方法

为了识别环境激励下简支梁的损伤时刻及损伤位置,提出一种基于小波包能量的简支梁损伤识别方法.首先采用小波包技术处理环境激励下健康状态和未知状态的简支梁位移响应时程数据,获得其小波包能量;然后根据各子频带的能量占比筛选出最优频带,并进行归一化处理得到能量曲率;最后以健康状态下的小波包能量曲率计算的损伤识别指标作为参考,对比未知状态下简支梁的损伤识别指标,获得结构中的单点或多点损伤状况,包括损伤时刻、损伤位置和相对损伤程度.简支梁数值模拟结果表明,该方法在信噪比≥40 dB条件下可以准确识别结构的损伤状况.     

基于小波包能量谱的大跨斜拉桥拉索损伤预警方法

为了实现对大跨斜拉桥拉索损伤的有效预警,将小波包分析应用于结构损伤预警中.在基于小波包能量谱的结构损伤预警理论的基础上,提出了大跨斜拉桥拉索损伤的预警方法,并以润扬大桥斜拉桥为例,研究了这种方法的损伤适用性和损伤敏感性.数值分析结果表明,与频率等动力参数相比,采用基于小波包能量谱的结构损伤预警指标能更有效地发现大跨斜拉桥拉索的早期损伤,且通过对多测点损伤预警指标的分析与比较能初步实现拉索的损伤定位.可见,该结构损伤预警方法具有实用性,对结构损伤定位亦有帮助.     

基于结构健康监测的苏通大桥实测强风演变功率谱

对基于小波变换的非平稳时间序列演变功率谱密度函数的估计方法进行了总结.以苏通大桥结构健康监测系统实测的台风达维、海葵以及冬季强北风数据为研究对象,基于Morlet小波计算了上述3个实测典型强风的演变功率谱密度函数.实测风演变谱在时域内的均值与傅里叶谱吻合良好,验证了演变谱估计结果的准确性.实测强风的演变功率谱分析结果表明,脉动风的能量主要集中在低频部分,且脉动风速功率谱随时间变化显著,具有较强的非平稳特性.基于平稳随机过程假设的传统风谱计算方法无法准确描述实测强风风谱的非平稳特征.研究结论可为桥址区三维非平稳脉动风场的准确模拟以及强/台风作用下苏通大桥的非平稳抖振分析提供实测参考.     

基于ABAQUS和小波包能量谱的钢桁架损伤预警

用大型结构有限元分析软件ABAQUS建立了钢桁架完好模型和损伤模型,并模拟结构受到瞬态激励的振动测试实验,得到了结构动力响应信号。利用小波包变换对完好结构信号和损伤结构信号分别进行了多尺度分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。结果表明,小波包能量谱对结构损伤具有很好的损伤敏感性,验证了该方法的有效性且具有良好的工程实际应用价值。     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

基于转角模态小波变换的平面框架裂缝识别研究

以有限元分析含裂缝平面框架的模态参数为基础,建立了基于转角模态小波变换识别平面框架裂缝的方法．利用Mexh小波对框架的转角模态进行小波变换,通过小波系数模极大值点来识别裂缝的位置．以一层平面框架为例,分别建立了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,并通过转角模态小波变换来识别平面框架裂缝的位置．数值计算验证了方法的有效性．通过对平面框架基本振型和转角模态小波变换识别裂缝的比较发现,转角模态小波变换方法识别框架结构裂缝更为准确、有效．     

小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用

混凝土缺陷的无损检测的准确率和可靠性一直不太理想.本文根据混凝土缺陷超声检测信号非稳态的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,并运用神经网络模式识别技术对特征值进行缺陷识别.预制了一组具有裂缝缺陷的混凝土试件,并对其进行了检测,检测结果表明利用小波包变换与人工神经网络相结合的方法进行缺陷识别,可使缺陷位置和范围的判别获得较高的准确率.     

车辆传动系监测信号突变与渐变识别

为识别车辆传动系运行状态的变化,讨论利用小波变换处理传动系监测信号,提取信号在时域的突变特征;利用折中阈值法对监测信号进行消噪处理,从而识别监测信号的渐变趋势,并提出了一种阈值改进方案. 从能量谱和特征频率分布的角度,研究了监测信号的变化趋势在频域的表征,并提出了一种解决小波包混频现象的方法. 研究结果表明,利用小波变换能同时在时域和频域上提取出监测信号所隐含的表征系统运行状态变化的信息.     

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.