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.     

考虑结构质量未知的非链式结构系统识别方法

目前已发展了许多基于结构振动响应进行结构系统识别的方法,但这些方法大都假定结构质量已知.虽然有部分学者研究涉及到质量未知的结构系统识别,但提出的方法还需要观测结构全部响应,尤其大多数为链式结构识别,对非链式结构研究很少.本文针对这些不足,研究考虑结构质量未知的非链式结构系统的识别,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,仅需要观测梁结构部分加速度响应,可同时识别结构的位移速度响应状态与未知的结构质量、刚度、阻尼参数.进一步推广了外激励未知情况下的扩展卡尔曼滤波(EKF-UI)方法,融合观测的结构部分加速度与应变响应,同时识别结构的位移速度响应状态与未知的结构质量、刚度和阻尼参数.并分别采用简支梁在已知和未知外激励下结构系统的识别算例,验证提出的两种方法的有效性.     

未知顶点输入下的框架结构物理参数识别及地震反演研究

对同时作用有未知顶点集中荷载和未知地震荷载的框架结构的物理参数识别及荷载反演进行了研究。根据地震荷载在框架任意层上的作用都是时域相关的特点,并结合"消去法"和"统计平均法"对结构的物理参数识别的同时,反演出未知顶点集中荷载和地震荷载时程。通过具体工程算例验证该算法的有效性和可靠性;并对有噪声情况下识别进行探讨。从而为结构损伤识别提供有效的方法。     

基于变换空间法的结构参数识别及地震输入反演

针对地震作用下结构参数识别及未知输入反演问题,本研究提出一种仅观测部分自由度绝对加速度响应识别结构参数及反演未知输入的方法.首先,该方法基于变换空间法和最小二乘法,直接识别一层以上的结构阻尼和刚度参数;然后,利用识别得到的模态信息,求解一层刚度参数;最后,将动力方程转变到变换空间内,建立相邻采样时刻地震动输入的相关关系...     

滑动轴承油膜参数识别的新算法及试验研究

提出一种滑动轴承油膜动力特性系数(油膜阻尼系数和油膜刚度系数)试验识别新算法.利用振动理论和最小二乘方法推导出识别算法的数学模型,并进行了试验研究.试验结果表明,该方法可以有效地抑制无用信号,具有较高的识别精度.利用该算法不需要事先测量基础刚度和阻尼,同时还可以识别轴颈的等效质量.     

部分输入未知条件下的桥墩物理参数识别及波浪力反演

基于全量补偿复合反演算法,对孤立墩柱在波浪力部分输入信息未知条件下,分别对无噪声和有噪声干扰的情况进行桥梁墩柱结构的物理参数识别及波浪时程反演研究。算例数值分析表明,结构物理参数识别结果满足精度要求,对墩柱在部分未知输入信息下的参数识别的反演方法是可行的。从而为跨江、跨海墩柱受波浪力作用下的结构物理参数识别研究提供了一种新的方法,供工程应用参考。     

子结构拟动力试验的模型修正法

分别针对剪切模型和杆系防屈曲支撑模型,采用有限元软件OpenSEES整体时程分析方法,研究了试验子结构数量对子结构拟动力试验结果的影响。结果表明:随着试验子结构数量的增多,试验结果精度逐渐提高,呈现出近似二次抛物线形变化规律。在构件数量较多结构体系中,试验子结构数量较少时,子结构拟动力试验的精度不高,试验的意义不大。针对一个单跨两层带斜撑框架模型,基于OpenSEES进行虚拟子结构拟动力试验,采用最小二乘法,利用试验子结构观测数据,在线识别试验子结构的恢复力模型参数,并实时修正与试验子结构有相同恢复力特性的数值子结构恢复力模型。不同试验工况下试验结果对比表明:即使试验子结构数量受到限制,在子结构拟动力试验过程中,基于最小二乘法模型修正方法可以显著提高子结构拟动力试验的精度。     

完全样本下威布尔分布参数的加权最小二乘估计

借助图法估计的思想和次序统计量的性质,给出了完全样本下威布尔分布参数的改进最小二乘估计与加权最小二乘估计.     

复共线性下的主成分全最小二乘估计

针对最小二乘法在参数估计中的局限性,在多维解释变量存在复共线性时,提出主成分全最小二乘估计,避免奇异矩阵求逆的问题.经多组大量测试,计算得到的回归系数的平均绝对偏差均较小,且表现稳定,其效果明显地优于最小二乘估计和全最小二乘估计.     

基于区间估计的最小二乘法在卡尔曼滤波中的应用研究

卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则来寻求一套递推估计的算法。最小二乘估计是最常用的估计理论,它能保证每个偏差都较小,而区间估计反映误差范围使用起来把握大,但它无法估计单点的误差。针对滤波精确度问题,为使估计值误差达到最小,滤波精确度提高,提出了采用区间估计与最小二乘法估计2种策略结合的新方法,充分利用二者优势,求得观测点与估计点的距离的平方和最小值,对目标函数多次拟合。仿真实验结果表明,区间估计最小二乘卡尔曼算法大大提高滤波精确度,与区间卡尔曼滤波相比,它有较小的误差,滤波性能也得到很好的提升,极大的降低了噪声在滤波过程中干扰,在以后实际工作中将得到很大应用。     

基于部分观测剪切框架结构绝对响应量的地震激励的广义识别方法

地震激励和结构状态的准确信息是进行结构地震安全性评价和振动控制的前提.当不测量结构的地震激励时,地震激励的识别可作为逆问题,依据测量的结构响应来判断地震激励.尽管已经发展了一些相关的识别方法,但现有方法仍存在一定的局限性或缺陷.为了避免这些问题,该文提出了一种基于未知输入的广义卡尔曼滤波(GKF-UI)多层剪切框架的地震激励的广义识别算法.当不测量结构受到的地震作用时,结构健康监测(SHM)系统测量的数据是结构的绝对响应,因此,结构运动方程的推导建立在绝对坐标系下,其中未知地震激励作为未知外力作用于结构上.该算法可在不观测未知外力作用处的结构绝对加速度响应的情况下,识别结构状态和未知地震激励.提出的GKF-UI的推导基于经典卡尔曼滤波器(KF),但在结构加速度传感器的部署中,它比现有的基于未知输入的卡尔曼滤波器(KF-UI)的荷载辨识方法更具有普遍适用性.通过数值算例中一个6层剪切框架的地震激励识别,验证了该算法的有效性.     

扩展线性支出系统模型估计方法的修正及实证检验

最小二乘估计扩展线性支出系统模型是利用横截面数据进行消费结构研究中经常使用的计量方法。从在估计过程中有时会遇到常数项不显著的问题,而目前尚无好的解决办法这一问题出发,对目前的估计方法进行了修正并作了实证检验。     

基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计

对目标方位进行精确估计是提高目标匹配识别效率的重要前提,而车辆目标的地面投影轮廓近似于矩形,为此提出了基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计方法.首先依据激光成像数据的高程值对数据进行分类,从激光成像区域的三维数据中提取出车辆目标数据进而获取目标的投影轮廓数据,然后采用向量积异号排除法求解车辆目标投影轮廓数据的凸边界,在此基础上采用直接求解凸边界最小外接矩形的方法对车辆目标的方位进行初步估计,最后利用与目标投影轮廓数据邻近的地面数据,并依据最小二乘原理拟合优化凸边界的最小外接矩形,校正车辆目标初始估计方位,从而实现车辆目标方位的精确估计.仿真结果表明,该方法可实现车辆目标方位的快速准确估计.     

含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation, MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter, ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares, WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。     

线性模型回归参数的Bayes线性估计

在 C.R.Rao 工作中曾指出:在线性有偏估计类中一致地改进最小二乘估计是不可能的.本文试图局部地改进最小二乘估计.本文定理1求出了线性模型的 BLE;定理2指出,近年来研究的 Stein 估计、岭估计都是 BLE;定理3表明,存在一个以原点为中心的、椭球,使得在该域内 BLE—致优于通常的最小二乘估计(LS).     

未知外部荷载下结构的在线损伤诊断

结构在线损伤诊断是目前土木工程界关注的热点问题之一.针对该问题进行研究,根据部分观测的结构加速度响应信号,基于扩展卡尔曼预测和优化函数对结构进行在线的物理参数识别及结构刚度突变的追踪,同时利用最小二乘识别未知外部荷载.数值算例表明,本文提出的算法能够较准确地识别系统参数和未知外部荷载,并且判断结构刚度损伤发生的时刻、位置和程度,且具有一定的抗噪性.     

脉冲型地震作用下斜拉桥纵向响应的简化计算

为研究近断层脉冲作用对斜拉桥地震响应的影响,在研究近断层地震动特性的基础上,利用最小二乘法进行脉冲模型数值拟合,通过等效模态法将复杂斜拉桥在纵桥向简化为单质点体系,建立、求解近断层脉冲作用下斜拉桥纵桥向的运动微分方程,得到斜拉桥塔顶位移、塔底弯矩与速度脉冲周期及幅值的解析关系,由此得出结构地震响应随脉冲参数变化的规律,并分别通过独塔和双塔斜拉桥的有限元分析对该方法的正确性进行验证,结果表明该方法简单可行,误差在工程可接受范围内.     

抗差估计在GPS网空间坐标系转换中的应用

本文将抗差估计理论运用于GPS网空间坐标系间转换参数的求解,从理论上阐述了抗差估计求参的数学模型及精度评价指标。同时结合卖例,将抗差估计与最小二乘估计在GPS网空间坐标系间转换参数求解应用进行分析比较,结果表明当转换基准点存在不稳定点时,采用抗差估计法能有效剔除粗差,其计算结果精度明显高于最小二乘估计法。     

PC准则下错误指定模型中回归系数有约束LS估计的优良性

在错误指定的回归模型和线性约束条件下，于ＰＣ准则下，比较了回归系数的有约束的最小二乘估计（ＲＬＳＥ）相对于通常的最小二乘估计（ＬＳＥ）的优良性．也对预测情形类似的问题进行了讨论．     

桥梁结构基于高维模型拟合响应面的参数识别

为提高响应面法在桥梁结构参数识别中的计算精度,提出了基于高维模型拟合响应面的参数识别方法.即采用HDMR响应面法拟合结构响应面,并基于该响应面进行结构参数的识别.研究了HDMR响应面的基本构造方法,阐述了在响应面基础上通过有约束最小二乘优化实现参数识别的一般过程.以一座连续梁及一座独塔斜拉桥为算例进行分析,探讨了该方法在结构参数识别中的计算精度及效率.结果表明,相比传统响应面法,该方法在计算精度上具有显著优势.同时也验证了该方法在大型桥梁结构参数识别中的可靠性和适用性.