基于环境振动和贝叶斯定理的有限元模型 自动修正方法及应用

传统的有限元模型修正方法通常没有定量考虑测试误差和模型误差的不确定性对修正结果的影响,并且难以用于复杂结构.针对上述问题,提出了一种基于环境振动测试和商业软件交互访问的贝叶斯有限元模型修正方法.该方法以环境振动测试和快速贝叶斯方法识别所得模态参数为已知数据,基于贝叶斯定理得到修正参数的后验概率密度函数,利用单纯形法最小化修正参数的负对数似然函数,得到其最有可能值及后验变异系数,并通过SAP2000有限元模型和MATLAB修正程序的交互访问,实现复杂结构有限元模型参数的自动修正.对某两层大跨楼板结构进行了环境振动测试和模态参数识别,利用所提方法直接对混凝土楼板和钢梁的弹性模量进行修正,修正后的自振频率和振型与识别值吻合较好.     

基于柔度曲率梯度的刚架拱桥损伤识别

柔度类损伤识别指标对低阶模态敏感,提出柔度曲率梯度的损伤识别指标并应用于刚架拱桥损伤识别.新指标是通过将柔度曲率矩阵在标量场中进行延拓,求取方阵标量场中心元素的梯度向量而得到.采用实际刚架拱片尺寸建立有限元模型,使用频率相对误差与模态置信准则修正结构动力模型,基于动力修正模型验证了柔度曲率梯度的损伤识别效果,并采用截尾高斯分布的误差模型验证新指标的抗误差干扰能力.研究结果表明:基于动力修正模型的损伤指标检验方法新颖、合理,截尾高斯分布模型可以更好地反映测试误差分布,柔度曲率梯度可有效识别刚架拱片单处与多处损伤,在误差水平10%时仍具较好的识别精度.基于此,本文工作可为柔度曲率梯度在较复杂结构与实际桥梁损伤识别的应用奠定基础.     

基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别

针对工程结构模态参数测试时，多个测点之间的时间不同步采样导致识别出的振型结果不准确问题，文章提出基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别方法，通过误差函数值表征不同步数据在分析过程中产生的数值误差程度，以误差函数为最小值时所对应的时间作为估计的时间延迟，并以此延迟修正异步实测响应数据；利用随机子空间法对修正数据进行模态参数识别，通过有限元模拟和实验验证分别讨论模态识别时，桥梁不同测点异步采样对振型识别的影响，验证所提出的时间延迟识别方法的准确性和可行性。     

基于相似模型试验的导管架平台有限元模型修正

根据设计尺寸建立的有限元模型与实际结构之间不可避免地存在一定偏差,须根据试验测量数据对有限元模型进行必要的修正。基于相似原理设计制作完整平台和损伤平台的缩尺模型,开展模态试验;根据模态置信准则(MAC)评价试验模态数据和有限元计算数据的相关性。应用灵敏度分析方法对结构设计变量进行分级,以有效识别出平台结构中的待修正参数。针对含有未知损伤的海洋平台,采用结构参数的优化方法,识别损伤位置并实现损伤平台有限元模型的更新。结果表明:对于完整平台,修正后前六阶固有频率的误差均值由修正前的17.22%降至2.78%,修正后的有限元模型更接近试验结构;平台损伤后MAC显著降低,根据优化方法可准确定位出2个缺失构件的位置,且修正后固有频率的误差均值由25.94%降至4.79%。通过修正可为在役海洋平台安全评估提供一个准确的有限元模型。     

模型修正技术在结构边界连接参数识别中的应用

对某钢桁架结构进行有限元建模,分析边界连接刚度对该钢桁架结构平面外模态参数的影响.结果表明只有连接刚度的部分分量对平面外参数有显著影响.基于该钢桁架平面外模态参数的实测值,采用模态修正技术对边界连接刚度的部分分量进行识别,得到比较满意的结果.结果表明固有频率实测值与识别值误差很小,在该建模条件下的识别值即为该钢架的边界连接刚度,验证了模型修正技术在解决实际参数识别问题的可行性和有效性.     

基于灵敏度分析的井架结构模型修正方法研究

从井架结构模态参数对物理参数变化的灵敏度出发,探讨了井架结构的模型修正问题.以设计参数型模型修正方法为基础,对井架结构杆件的材料、截面形状和几何尺寸等参数进行直接修正.确定优化模型的目标函数及约束变量,利用一阶优化算法对结构参数进行了优化和状态评估.通过实验室简易井架模型的分析验证了此方法的可行性.该方法为复杂井架结构的损伤识别和状态评估提供了一个新思路.修正算法的优化方法采用ANSYS一阶优化方法,敏感性分析和模型修正完全基于ANSYS软件进行,适合于实际工程的应用.     

基于环境振动测试的钢筋混凝土渡槽空腹桁架拱有限元模型修正

为评估某钢筋混凝土渡槽一空腹桁架拱的现役状态,在静力检测的同时对其进行环境振动测试,采用特征系统实现算法识别模态参数,结果表明其实测动力特性与初始有限元模型分析结果之间存在明显的差异.因此,采用基于灵敏度分析的有限元模型修正技术,选择测量精度较高的实测模态频率作为修正基准,选取各构件的弹性模量和密度作为修正参数,对该桁架拱的有限元模型进行修正.修正结果表明,修正后的有限元模型能更好地反映结构的动力特性,可作为该结构状态评估的基准有限元模型.     

考虑比例阻尼影响的梁式结构损伤识别方法

为了研究阻尼对梁式结构损伤识别结果的影响、提高损伤诊断和安全评估的精度,将梁式结构简化为比例阻尼系统,推导出基于单元模态应变能一阶灵敏度的解析表达式,建立了考虑比例阻尼影响的梁式结构损伤方程组及其损伤识别方法.采用混凝土简支梁数值算例模拟了6种小损伤工况,损伤识别结果表明:基于单元模态应变能一阶灵敏度的损伤指标能够识别出小损伤位置和损伤程度,最大相对误差不超过10%.分别采用包含不同位置损伤的实验室简支钢梁模型组和一座有实测损伤的梁桥验证所提方法的可行性.研究结果表明:考虑比例阻尼影响时,基于单元模态应变能的损伤识别方法可以识别出梁式结构小损伤和多损伤.     

基于损伤可识别性的传感器优化布置方法

为了满足结构健康监测和损伤识别的要求,提出了一种以损伤可识别性与模态可观测性相协调为目标的传感器优化布置方法.考虑损伤导致的结构响应变化,由结构运动方程推导出了结构响应与振型和损伤灵敏度之间的解析关系式.根据Fisher信息熵原理,建立了同时包含模态独立性信息和损伤灵敏度信息的目标函数.利用奇异值分解技术,发展了以Fisher信息矩阵最大和条件数最小为准则的迭代算法.算例分析表明,所提方法有效地克服了基于模态可观测性和基于损伤可识别性的传感器优化布置结果存在的差异,利用其优化结果进行的损伤识别比单一目标的结果具有更高的精度.     

钢管混凝土拱桥模型的模态测试方法与应用

以结构模态参数为基础的结构动力分析是桥梁结构动力分析的关键问题之一.首先建立某一钢管混凝土拱桥的有限元模型,并进行动力分析.其次对该模型进行模态试验,采用结合环境激励技术的特征系统实现算法(ERA法)识别该结构的模态参数,即识别得到该结构的前6阶频率和振型.最后通过比较测试结果与有限元计算结果可知,对此类复杂结构作进一步的有限元模型修正是必要的.     

基于小波分析和遗传算法的结构损伤诊断

提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置、又能确定损伤程度的小波-遗传算法。首先,以有限元分析求解损伤结构振型模态为基础,用db1小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后,以单元刚度的折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行优化,从而确定结构的损伤程度。通过对一简支梁进行数值模拟分析,计算结果表明,提出的方法不仅能够有效识别损伤的位置,而且能够准确识别损伤程度。     

基于遗传算法的二阶段结构损伤探测方法

为了有效地进行工程结构的损伤识别,提出了一种基于遗传算法的二阶段损伤探测方法.首先利用基于频率的多损伤定位准则和基于位移模态的多损伤定位准则分别计算出有关损伤的初步决策,然后利用信息融合技术中的证据理论方法,将两者的初步决策进行融合,从而获得较为精确的损伤位置估计,最后在已识别出的可能损伤单元的基础上,利用改进的遗传算法进行更精确的损伤位置和程度估计.数值仿真结果表明,采用证据理论进行融合可以获得较为精确的损伤位置估计,比单纯的多损伤定位准则识别效果更好,而采用改进的遗传算法则可以更为精确地判定损伤的程度,优于简单的遗传算法.     

Finite element model updating of bridge structures based on sensitivity analysis and optimization algorithm

The dynamic characteristics of bridge structures, such as the natural frequencies, mode shapes and model damping ratio, are the basis of structural dynamic computation, seismic analysis, vibration control and structural health condition monitoring. In this paper, a three-dimensional finite-element model is established for a highway bridge over a railway on No.312 National Highway and the ambient test is carried out in site, the dynamic characteristics of the bridge are studied using the finite-element analysis and ambient vibration measurements. Comparison between the theoretical and experimental results shows that the frequency differences of the modes range between 0.44% and 8.77%. If the measurement is more reliable, the finite element model updating is necessary. Thus, a set of design variables is selected based on sensitivity analysis, then the finite element model of the bridge is updated based on optimization algorithm. The results of model updating show that the proposed updating method in this paper is more simple and effective, the updated finite element model can reflect the dynamic characteristics of the bridge better, the analytical results can provide the theoretical basis for damage identification and health condition monitoring of the bridge.     

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.     

基于IPSO-BP神经网络的结构损伤识别

为了准确评估结构健康状况．将改进的粒子群算法与BP算法有机结合来训练人工神经网络,并用于结构损伤识别．以国际结构控制协会与美国土木工程学会（IASC-ASCE）提出的健康监测第二阶段Benchmark模型结构为例．对4种不同损伤模式进行了损伤定位．研究结果表明,在模型误差、测量噪声等因素的影响下,该方法能够取得令人满意的损伤识别结果．     

基于数据融合的全舰统一姿态基准测量系统

为测量大型舰船甲板的变形,对甲板变形引起的局部姿态误差进行补偿,设计了基于多IMU数据融合的全舰统一姿态基准测量系统．提出了甲板变形测量方法,建立了IMU布局优化数学模型,并运用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解．仿真结果表明,建立全舰统一姿态基准测量系统是测量舰船甲板变形的有效办法,利用布局优化后IMU的输出信息进行全舰甲板变形估计,估计精度优于2.3arcmin,并能减少舰载武器系统所需IMU的数量．     

基于神经网络辨识的移动机器人航向误差校准方法

分析了E-Core RD1100干涉型光纤陀螺的误差产生机理, 提出利用RBF神经网络和遗传算法实现光纤陀螺漂移误差模型的辨识. 通过实验获得进化神经网络的训练样本, 在RBF神经网络的训练中, 提出了基于Elitist竞争机制的遗传进化训练方法. RBF神经网络具有很强的局部逼近能力, 而遗传算法具有优良的全局搜索与优化性能, 从而能够有效地对陀螺误差的非线性与时变特征进行建模与辨识. 实验结果表明: 该方法大幅度减少了光纤陀螺的误差, 从而提高了移动机器人导航定位的精度.     

基于小生境遗传算法的自动组卷

通过对当前自动组卷方法的分析,将小生境技术引入到遗传算法自动组卷中,以期望解决遗传算法组卷的早熟问题,提出一种基于小生境遗传算法的组卷方法.该方法采用功能段结构的整数编码方式,可以克服常规采用二进制编码搜索空间过大和编码长度过长的缺点,提高求解速度和精度,同时减少迭代次数加快算法收敛.在组卷模型中以题型、题量和分值为基础,在形成初始种群和进化的过程中始终保持题型、题量和分值不变,从而简化优化目标.试验结果显示,该方法能有效限制种群中相似个体的过多复制,从而维持群体的多样性,抑制出现早熟现象,改进遗传算法在自动组卷中应用的效率,其运行时间更短,误差更小.     

鼠笼弹性支承结构优化设计方法

支承刚度是影响转子系统动力学特性的重要参数之一,为了提高鼠笼弹性支承刚度设计的精确性,提出了一种鼠笼结构优化设计方法.结合鼠笼的加工装配条件、柔度条件以及疲劳应力条件,建立带有非线性约束的鼠笼结构优化数学模型,基于该模型运用有效集算法优化鼠笼的结构参数,根据优化结果建立鼠笼参数化有限元模型,采用遗传算法对结构做进一步优化.最后举例验证了该方法的有效性.结果表明:在满足非线性约束的条件下,优化结果与设计目标值误差在1％以内,该优化方法提高了鼠笼刚度的设计精度,明显减少了设计迭代次数,从而缩短了设计周期.     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性