一种不完备测试数据下的结构损伤识别方法

在单元刚度损伤系数和振型扩阶的基础上,建立了单元的损伤控制方程,提出了一种不完备测试自由度下的损伤识别方法。该方法以单元刚度损伤系数作为识别量,通过计算结构损伤前后频率和振型的改变,然后利用控制方程反解出损伤系数,从而确定出结构损伤位置和大小。悬臂梁桁架结构的数值模拟表明,在一定的噪声水平下可以同时成功地识别出的损伤位置和程度,而且对噪声有较强的鲁棒性。     

基于线性多点逼近方法的结构局部非线性损伤识别

结构损伤通常伴随一定的非线性响应特征,当非线性特征较为明显时,单纯的有限元更新方法无法克服本身所固有的非线性特征的限制,在动力特性测试中也存在许多困难.本文研究时域内损伤识别方法,将局部非线性结构损伤等效为一个的附加子结构,基于线性多点逼近方法,将一个非线性损伤识别问题转化为作用于线性模型的载荷识别问题.通过结构非线性响应识别出等效附加力的时间历程,利用附加子结构的输入输出特性识别实际结构的单元损伤特性.在所提出的识别方法理论算法基础上,对单元刚度线性损伤和非线性损伤形式进行了数值模拟,算例显示这种方法的有效性.     

基于自适应最稀疏时频分析的钢筋混凝土梁非线性振动识别研究

研究了基于自适应最稀疏时频分析方法的弱非线性系统识别方法,并用于识别钢筋混凝土梁的非线性振动参数进而识别损伤。通过自适应最稀疏时频分析方法得到非线性系统自由振动响应的瞬时振幅和瞬时频率,进而识别其派生系统固有频率、阻尼系数、非线性系数。对一根钢筋混凝土简支梁进行分级加载破坏和不同损伤状态下的锤击激励测试,运用自适应最稀疏时频分析方法分解其加速度响应,识别梁的非线性振动参数。通过实验发现:钢筋混凝土梁的派生系统固有频率随着损伤的增大而减小,不受初始振幅大小的影响且离散性小,能够较好地识别损伤;阻尼系数和非线性系数仅在小损伤情况下随着损伤的增大而增大,可以识别小损伤。     

基于振动响应的杆结构损伤检测

从杆的纵向振动方程出发,建立了其相应的有限元动力学方程,利用直接积分法计算了杆在外激励下的振动响应.将杆的局部损伤模拟为单元抗拉刚度的减少,推导了响应对单元抗拉刚度的灵敏度,并利用此响应灵敏度进行杆的局部损伤识别.数值算例表明,该文方法能快速准确地识别出杆的局部损伤,并且对模拟的人工噪声不敏感,说明本文方法具有一定的工程应用前景.     

一种改进的残余力向量法在结构损伤识别中的应用

残余力向量法是结构损伤识别中常用的方法,复杂结构中单元数量较多而损伤位置较少,容易造成无关变量增多,进而导致计算量过大的问题。鉴于此,本文提出一种改进的残余力向量法用于结构的损伤识别。该方法利用刚度联系向量与残余力向量之间线性相关的特性,以向量投影值作为损伤定位的影响系数,初步筛选出结构可能出现损伤的单元范围。在此基础上,构建出残余力向量对应的线性方程组,根据顺序主子式不为零的条件,对线性方程组进行行初等变换,再根据单元的数量保留前n维线性方程,通过求解该方程组的代数解可得到该结构单元的刚度损伤参数。以简支梁为例的数值模拟表明,本文方法可减少无关单元变量的计算,降低残余力向量的维度并且具有较好的抗噪能力。     

基于改进蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单、易于操作、鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了完善:在食物源的遴选方式上,采取锦标赛机制代替标准算法的轮盘赌机制;在跟随蜂阶段引入局部搜索能力更强的公式来刻画蜜蜂采蜜过程。将结构的损伤归结为单元刚度的折损,然后利用频率残差和模态确保准则(MAC)构建问题的目标函数,再使用原始算法和改进的算法求解该非线性优化问题,得到最后识别结果。算例表明,改进算法比原始算法能够更加有效地识别出局部损伤,并且抗噪能力更强。     

基于不完备频响函数的结构损伤统计识别研究

基于不完备频响函数数据,结合概率统计方法,提出了一种能同时考虑模型参数不确定性和测试噪声影响的结构损伤统计识别方法。首先,基于频响函数某一行向量在不同频率下的幅值数据,利用矩阵拉直运算建立了关于损伤系数的确定性识别方程。其次,假设模型参数误差和测试噪声为零均值的高斯随机变量,根据摄动理论,推导了损伤后结构刚度参数的前二阶矩。随后,利用结构损伤前后的概率分布得到了结构损伤存在概率。最后,通过一个平面桁架结构模型验证了本文方法的有效性。数值算例的研究结果表明,损伤单元的损伤存在概率远大于非损伤单元;测试噪声对识别结果的影响比模型参数不确定性的影响更为显著。     

基于Rayleigh-Ritz算法的梁裂缝损伤识别及试验研究

结构动态特性的变化则预示结构出现损伤，基于Ritz线性近似，文中提出一种裂缝损伤识别的方法，用以识别结构裂缝损伤位置及损伤程度。该方法分两步：首先用模态子空间近似关系．消去模态应变能表达式中的整体刚度矩阵和整体质量矩阵，避免模型误差对识别结果的影响。再采用计算向量空间夹角的方法分离损伤位置与损伤程度的耦合影响，进而识别出单元裂缝损伤位置；其次，识别损伤程度采用二次线性规划方法，不再计算特征值灵敏度。线性约束条件保证了二次规划问题的解是唯一的。模拟筒支梁几种裂缝损伤情况进行数值计算与模态试验，利用所得模态参数对该算法程序进行了验证，识别出了裂缝损伤的确切位置及损伤程度，并进行了误差对比。结果表明，该算法由于不用整体结构的数值模型，从而避免了边界条件、连接条件及材料特性参数等因素对识别结果的干扰，识别精度得到提高，将其用于结构损伤识别是可行的。     

考虑质量变化的刚架结构损伤识别方法研究

结构构件出现缺口损伤时,伴随着结构质量的减小。为了更精确地识别结构损伤,以折减损伤单元截面积来模拟结构损伤,提出考虑结构质量变化的刚架结构损伤识别方法。该方法首先通过相对模态应变能指标对结构损伤进行准确定位;之后考虑梁单元截面特性变化的特点将单元刚度矩阵进行分解,以多个指标描述单元损伤,从而建立结构损伤程度识别方程,并用最小二乘方法对损伤指标进行求解。数值算例结果表明,本文方法能实现对刚架结构损伤位置的准确定位和损伤程度的精确识别,而且具有良好的抗噪性。     

考虑质量变化的刚架结构损伤识别方法研究

结构构件出现缺口损伤时,伴随着结构质量的减小。为了更精确地识别结构损伤,以折减损伤单元截面积来模拟结构损伤,提出考虑结构质量变化的刚架结构损伤识别方法。该方法首先通过相对模态应变能指标对结构损伤进行准确定位;之后考虑梁单元截面特性变化的特点将单元刚度矩阵进行分解,以多个指标描述单元损伤,从而建立结构损伤程度识别方程,并用最小二乘方法对损伤指标进行求解。数值算例结果表明,本文方法能实现对刚架结构损伤位置的准确定位和损伤程度的精确识别,而且具有良好的抗噪性。     

基于静力残余力向量的结构损伤评估方法

残余力向量法是一类常用的损伤识别方法,现有的残余力向量法都是基于动力测试的模态参数,和动力测试数据相比,静力测试数据往往精度更高,且无需模态分析等复杂操作.鉴于此,本文提出一种静力残余力向量法用于结构损伤评估.所提方法利用静力测试位移数据,并结合结构有限元模型的刚度矩阵,定义了静力残余力向量,根据该向量中不为零的元素来判断损伤自由度,再根据自由度和单元之间的对应关系来确定发生损伤的位置,并进一步提出一种求解损伤参数的代数解法.另外,针对实践中角位移难以测量的情况,进一步提出了一种静力缩聚残余力向量法,拓宽了所提方法的应用范围.以桁架结构和梁结构模型为例对所提方法进行了验证,数值算例结果说明所提方法合理有效.     

环境温度影响下基于支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的结构稀疏损伤识别

结构处于自然环境中常会受到环境温度变化的影响,引起实测动力响应出现较大误差,进一步影响对结构健康状况的判定.另外,基于优化算法的损伤识别在反演损伤位置及量化损伤程度时,易出现局部最优解,且计算效率低下.针对以上难题,本文提出一种结合支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的损伤识别方法,用于对环境温度影响下的结构稀疏损伤进行识...     

算子自定义小波弹性板单元构造及自适应分析

提出一类用于分析弹性板问题的算子自定义小波弹性板单元构造方法。该方法的优点在于根据工程问题的求解需要灵活构造具有解耦特性的算子自定义小波基,使得系统多尺度刚阵具有沿对角线的强稀疏性,从而实现了该算法在每个尺度上独立、快速求解,系统方程的求解效率得到较大提高。建立多分辨Lagrange有限元空间和多尺度计算理论,提出基于稳定完备法的算子自定义小波弹性板单元构造方法及解耦条件。依据两尺度相对误差估计,提出自适应算子自定义小波有限元算法。数值算例证明,算子自定义小波弹性板单元具有求解精度与计算效率高等特点。     

改进的小损伤结构动力学有限元建模方法

在遗传算法或神经网络方法识别结构损伤位置和程度时,都是基于少量的在线测量的损伤结构振动响应数据和大量的模型仿真数据来实现的,因而建立高效和精确的损伤结构动力学有限元模型,以便仿真获得损伤结构的大量动力学响应数据是十分重要的基础前提工作。本文针对ANSYS结构分析软件在建立结构小损伤有限元动力学模型存在两个关键问题,结构损伤处直接网格划分的计算结果误差和网格节省问题,以结构损伤振动检测的实际需要为出发点,提出了建立含小损伤结构的ANSYS动力学建模技术,研究了结构局部小损伤及其位置与所在处单元刚度矩阵变化的数量关系。     

基于改进灰狼优化算法的结构损伤识别

结合模态柔度矩阵、广义模态柔度矩阵和振型三个识别精度较好的指标,构造新的目标函数求解损伤识别问题。通过Nelson方法求解得到的频率与振型的导数,得到对结构刚度发生变化时更具敏感性的位置,然后在这些位置布置传感器以提取结构信息。针对原有的灰狼算法虽然全局搜索能力强,但是存在局部搜索精度差的问题,本文从初始种群和收敛因子等方面着手,改善灰狼算法的局部搜索能力及收敛速度。最后利用提出的方法,通过识别梁模型及桁架模型中的损伤单元说明本文方法的有效性。     

Identification of nonlinear anti-vibration isolator properties

Vibrations are classified among the major problems for engineering structures. Anti-vibration isolators are used to absorb vibration energy and minimise transmitted force which can cause damage. The isolator is modelled as a parallel combination of stiffness and damping elements. The main purpose of the model is to enable designers to predict the dynamic response of systems under different structural excitations and boundary conditions. A nonlinear identification method, discussed in this paper, aims to provide a tool for engineers to extract information about the nonlinear dynamic behaviour using measured data from experiments. The proposed method is demonstrated and validated with numerical simulations. Thus, this technique is applied to determine the nonlinear parameters of a commercial metal mesh isolator. Nonlinear stiffness and nonlinear damping can decrease with the increase in the amplitude of the base excitation. The softening behaviour of the mesh isolator is clearly visible.     

Non-probabilistic information fusion technique for structural damage identification based on measured dynamic data with uncertainty

Based on measured natural frequencies and acceleration responses,a non-probabilistic information fusion technique is proposed for the structural damage detection by adopting the set-membership identification(SMI) and twostep model updating procedure.Due to the insufficiency and uncertainty of information obtained from measurements,the uncertain problem of damage identification is addressed with interval variables in this paper.Based on the first-order Taylor series expansion,the interval bounds of the elemental stiffness parameters in undamaged and damaged models are estimated,respectively.The possibility of damage existence(PoDE) in elements is proposed as the quantitative measure of structural damage probability,which is more reasonable in the condition of insufficient measurement data.In comparison with the identification method based on a single kind of information,the SMI method will improve the accuracy in damage identification,which reflects the information fusion concept based on the non-probabilistic set.A numerical example is performed to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed technique.