基于改进均匀设计表框架结构损伤识别方法与实验验证

为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法以平面单元模态应变能变化率作为损伤指标,采用改进均匀设计表,选择具有代表性的损伤工况作为广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的训练样本,对损伤位置进行识别;在确定损伤位置的前提下,利用径向基(radical basis function,RBF)神经网络对损伤程度进行识别。通过分步方法确定框架柱构件的损伤位置与损伤程度。数值模拟与试验验证了所提出方法的有效性。平面单元模态应变能变化率识别指标克服了空间结构模态振型不完备的缺陷,两步识别法避免神经网络训练时不收敛、趋于局部最小值等缺陷。该方法可用于框架结构柱损伤的位置确定和损伤程度识别。     

曲率模态及其在汽车后桥损伤识别中的应用

引入曲率模态分析方法,以某轿车后桥为研究对象,通过试验模态分析获得损伤前后结构模态参数,计算曲率模态,选取平均曲率模态绝对差作为指标,对轿车后桥进行损伤识别.结果表明,该方法对结构局部变化敏感,可以识别损伤位置及损伤程度,为车辆结构件损伤识别提供了一种可行的研究方法.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

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.     

神经网络法在定量损伤识别研究中的应用

为了探索一种可能的结构损伤在线监测方法,使结构损伤动力识别的研究更具工程实际意义,以工程上常用的截面开口槽形梁为试件,用试验模态分析与神经网络法相结合的方法,研究了位移频响函数指标、应变频响函数指标和模态频率指标在结构损伤定量辨识中的灵敏性。结果证明了神经网络法与试验模态分析技术相结合检测结构损伤的可行性,并指出应变指标对损伤更敏感。此外,指出了对于具有复杂模态的结构无法获取模态的完善信息时,用有限个点、有限个方向的测量数据进行损伤识别是可行的。     

长输管道悬索跨越结构损伤的试验模拟与识别

结构的损伤会导致结构模态参数的变化,通过获取不同损伤模式下结构的模态参数并经过分析对比,可实现对结构的损伤模式识别.为此,针对咸阳至宝鸡天然气输气管道工程的渭惠渠悬索跨越结构,制作了缩尺比例为1∶8的悬索桥模型结构,针对悬索桥模型结构进行了完好状态和3种基本损伤模式状态下的输入白噪声和地震波的振动试验研究,得到了多组长输管道悬索桥模型结构在完好状态和不同损伤状态下的频率参数;且采用目前广泛应用的神经网络BP网络实现了对长输管道悬索桥完好状态和3种主要损伤模式的识别.     

基于单元应变模态差和RBF神经网络的网架损伤检测方法

为对网架进行损伤检测提出应用杆单元应变模态差和RBF神经网络相结合的方法。在ANSYS下建立正放四角锥网架和蜂窝形三角锥网架的有限元模型,采用单元应变模态差作为损伤指标对结构进行杆单元的单杆、多杆损伤位置识别;应用RBF神经网络对杆单元损伤程度进行定量判定。分析结果表明该方法可以比较准确地判断网架杆单元的损伤位置和损伤程度,并对实际网架结构的损伤检测具有一定的指导意义。     

BP神经网络和曲率模态理论在桥梁损伤识别中的应用

目的 研究桥梁结构损伤识别指标,探讨结合BP神经网络理论开发程序对桥梁结构损伤位置及损伤程度智能输出的可行性.方法 对桥梁数值模拟,建立有限元模型并进行模态分析,得到损伤前后的模态数据;将模态数据曲率化后结合桥梁结构的损伤指标作为输入及输出变量,以输入变量与输出变量建立非线性映射关系;将大量损伤模态数据随机构成训练集及...     

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。     

考虑环境因素影响的悬索桥整体状态预警方法

基于长期监测数据并采用主成分分析方法建立了润扬大桥悬索桥实测模态频率的环境条件归一化方法,有效地分离了环境因素变化对模态频率的影响,并在此基础上联合应用欧氏距离判别函数和假设检验方法识别模态频率的异常变化.分析表明,该方法可以识别出悬索桥模态频率0.1%的异常变化,具有较强的损伤敏感性,并且不需要监测环境因素变量,适用于悬索桥结构的在线监测与预警.此外,实测分析表明,悬索桥整体状态预警应选择非线性主成分分析方法并采用高阶模态频率作为监测参数.