基于应变指标和D-S证据理论的简支梁桥损伤识别

为了提高桥梁结构的损伤识别准确率,并摆脱对桥梁损伤前信息的依赖,提出基于应变指标和D-S证据理论(Dempster提出由Shafer完善形成的一种推理理论)的损伤识别方法。首先采用结构损伤状态下的动态应变响应分别构建应变标准差(SSD)指标和平均伪比能(APSED)指标;然后利用曲线拟合技术对两个应变指标进行改进;最后根据D-S证据理论融合两个改进的指标来定位损伤。将所提方法用于一个简支梁桥的数值模型,讨论了损伤程度和测试噪声对损伤识别结果的影响,发现SSD和APSED对噪声具有较强的鲁棒性,且损伤识别结果准确率高,并通过实验研究验证了所提方法的有效性。     

基于应变能等效指标的结构损伤识别技术研究

为了解决结构的多损伤识别问题,提出了一种基于应变能等效指标的损伤识别方法。首先给出了损伤前后模态应变能变化的表达式以及能量耗散公式,然后根据结构的能量耗散与应变能的变化值等价的原理,建立了一个四阶等效方程,最后求出了该方程的四个根,并通过对该方程四个根的分析得到了一个应变能等效指标,通过该指标可以方便的求解损伤的位置和程度。数值仿真结果表明,基于应变能等效指标的损伤识别方法不仅可以精确的识别出损伤的位置和程度,而且其识别精度明显好于应变能耗散率方法。     

基于移动时间窗和时空窗主成分分析组合特征的损伤识别方法

近年来，机器学习算法在结构损伤识别领域得到了广泛应用。已有研究表明，设计良好的输入特征能够适应多种算法，从而减少调参时间和计算成本，并提高算法的识别准确率。本文引入移动主成分分析和时空窗主成分分析方法提取损伤敏感的特征组合作为机器学习输入，使用双跨平面梁有限元模型生成的模拟应变数据对组合特征的损伤识别效果进行验证。结果表明，良好的特征向量组合对损伤更加敏感，不仅有助于识别在传感器周围发生的损伤，而且能有效地定位结构边缘和远离传感器位置处的损伤，从而提高算法的损伤识别效果。此外，多种噪声强度下的实验表明，组合特征具有良好的鲁棒性，能较好地适应外界环境的变化。     

基于应变模态和稀疏贝叶斯学习的网架结构损伤识别

传统稀疏贝叶斯学习算法进行损伤识别时需要对每个单元进行刚度损伤系数的迭代更新,当结构单元众多时,存在计算效率低和对振型的完备性要求高等问题.本文提出了损伤识别两步法,首先利用应变模态差指标进行疑似损伤单元的判断;接着以单元刚度损伤系数为目标参数,建立结构损伤识别的多层次稀疏贝叶斯学习模型,利用稀疏贝叶斯学习算法进一步识...     

THE DAMAGE LOCALIZATION FOR PLATE STRUCTURES BASED ON MODIFIED MODAL STRAIN ENERGY INDEX

为解决模态应变能方法识别中产生的"邻近效应"问题,提出基于修正模态应变能指标的板结构损伤定位方法.该方法首先利用邻近测点的应变能变化相对大小计算权重系数,再根据权重系数对测点相应区域的应变能进行重新分配.此外,通过定义的损伤辨识度指标研究噪声对损伤定位结果的影响.为验证本文所提方法的可行性和有效性,以一个四边简支板为数值算例.算例结果表明,本文方法对于点状、块状和带状损伤都可以实现准确定位,且具有良好的抗噪性.     

基于修正模态应变能指标的板结构损伤定位

为解决模态应变能方法识别中产生的"邻近效应"问题,提出基于修正模态应变能指标的板结构损伤定位方法.该方法首先利用邻近测点的应变能变化相对大小计算权重系数,再根据权重系数对测点相应区域的应变能进行重新分配.此外,通过定义的损伤辨识度指标研究噪声对损伤定位结果的影响.为验证本文所提方法的可行性和有效性,以一个四边简支板为数值算例.算例结果表明,本文方法对于点状、块状和带状损伤都可以实现准确定位,且具有良好的抗噪性.     

含孔复合材料层合板静拉伸损伤演化的实验和表征方法

为了深入探究复合材料层合板结构的损伤机理和损伤演化,应用声发射技术和图像相关技术同步实时监测含孔碳纤维复合材料层合板试样在静拉伸过程中的损伤演化。实验结果表明,试样表面应变场呈现局部化特征。对应变集中带在加载方向的应变值进行了统计分析,获得了应变场的特征统计量(标准差)随加载的演化模型。层合板损伤时产生声发射信号的峰值频率大小能够有效区分复合材料的损伤模式,由此,建立了基于损伤模式累积声发射数的损伤演化模型。通过对应变场演化模型和声发射损伤演化模型的分析,可以将复合材料的损伤演化分为损伤初始阶段、损伤平稳扩展期、损伤严重阶段三个部分。统计分析结果表明:在损伤严重阶段,基于声发射事件数的各种损伤的损伤变量和局部应变场标准差快速增长,因此局部应变场统计标准差可以作为后期局部损伤严重程度的识别指标。     

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。     

框架结构损伤的检测诊断与评估方法研究

通过构造以损伤参数为未知量的超定非线性方程组,提出了3种改进的框架结构损伤的检测、诊断、评估方法——改进的一阶迭代法、改进的混合迭代法、改进的动静结合法。通过对框架结构损伤识别的数值模拟分析可以得出:在单柱或梁发生20%及以下损伤的情况下,动静结合法、一阶迭代法、混合迭代法均能较好地识别出损伤的位置与程度。在求解40%及以上的损伤或者多处梁柱损伤时,一阶迭代法和混合迭代法分别只经过25次迭代和22次迭代就达到设定的10-8迭代误差而收敛停止计算,均能准确地识别出损伤单元的位置与损伤程度;与一阶迭代法相比,混合迭代算法由于采用了精确度较高的二阶非线性解析解作为迭代修正的初值,因而迭代修正精度更高,收敛性更好;动静结合法由于结合了结构的动态信息和静态信息,识别精度与混合迭代算法接近且减少了运算时间,并且通过提高计算中所使用的模态阶数可大大提高其识别精度。     

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。     

基于残余力向量法和改进遗传算法的结构损伤识别研究

提出了一种基于残余力向量法和改进遗传算法的结构损伤识别方法。文中首先对残余力向量法和遗传算法的基本理论进行了介绍。在无噪声的情况下,使用任意一阶模态数据,残余力向量法都能够对损伤进行准确定位。但是,振动测试数据中往往包含噪声,导致运用残余力向量法进行损伤识别完全不可行。考虑到这个问题,在常规模态分析的基础上,以节点的残余力向量构造用于遗传搜索优化的目标函数形式,然后利用改进的遗传算法重点进行了噪声条件下的结构损伤定位和定量研究。最后,本文用一个平面桁架模型进行了数值模拟,验证了所提出方法的有效性,并对方法应用中存在的一些问题进行了深入分析,得出了一些有益的结论。     

基于应变脉冲响应协方差的损伤识别方法研究

基于振动参数的结构损伤识别,是近年来土木工程的热点研究课题,振动参数包括频率、振型、频响函数、模态应变能、应变响应和加速度响应等,当结构损伤时,损伤位置附近将产生应力重分布,从而引起应变的变化,因此对比损伤前后的应变或者应变响应参数,可以用来识别结构损伤.提出了一种应变脉冲响应协方差参数,它是应变脉冲响应在时间区间上的能量积分;推导并证明了该参数是结构模态参数(频率,位移模态,应变模态,阻尼等)的函数,可用来表征结构状态.相比于传统的模态参数识别方法,可以保留更高阶的模态参数,而且避免了模态识别可能引起的误差;基于简支钢梁的多种损伤工况,研究和展示了该参数的特性,通过数值模拟发现,该参数能简单直观地判定损伤发生和识别损伤位置,无需建立结构分析模型,只需比较结构损伤前后的应变脉冲响应协方差参数即可;该参数简便易算,具有较好的抗噪性能,对结构损伤敏感,而且对结构刚度减少呈现一致变化特性,所以适合实际工程结构的健康监测和损伤识别.     

A 2-D continuous wavelet transform of mode shape data for damage detection of plate structures

A two-dimensional (2-D) continuous wavelet transform (CWT)-based damage detection algorithm using “Dergauss2d” wavelet for plate-type structures is presented. The 2-D CWT considered in this study is based on the formulation by Antoine et al. (2004). A concept of isosurface of 2-D wavelet coefficients is proposed, and it is generated to indicate the location and approximate shape or area of the damage. The proposed algorithm is a response-based damage detection technique which only requires the mode shapes of the damaged plates. This algorithm is applied to the numerical vibration mode shapes of a cantilever plate with different types of damage to illustrate its effectiveness and viability. A comparative study with other two 2-D damage detection algorithms, i.e., 2-D gapped smoothing method (GSM) and 2-D strain energy method (SEM), is performed, and it demonstrates that the proposed 2-D CWT-based algorithm is superior in noise immunity and robust with limited sensor data. The algorithm is further implemented in an experimental modal test to detect impact damage in an FRP composite plate using smart piezoelectric actuators and sensors, demonstrating its applicability to the experimental mode shapes. The present 2-D CWT-based algorithm is among a few limited studies in the literature to explore the application of 2-D wavelets in damage detection, and as demonstrated in this study, it can be used as a viable and effective technique for damage identification of plate- or shell-type structures.     

基于改进遗传算法的桥梁结构损伤识别应用研究

提出了一种基于残余力向量和改进遗传算法的桥梁结构损伤识别方法。在无噪声的情况下,使用任意一阶模态数据,残余力向量法都能够对损伤进行准确定位。但是,振动测试数据中往往包含噪声,导致运用残余力向量法进行损伤识别完全不可行。考虑到这个问题,在常规模态分析的基础上,以节点的残余力向量构造目标函数,提出了一种用于遗传搜索优化的目标函数形式。利用改进遗传算法重点进行了噪声条件下的结构损伤定位和定量研究,并对遗传算法的参数选取问题进行了深入探讨。遗传算法的主要改进包括:采用浮点编码、采用基于标准化几何分布排名的选择策略、采用最优保存策略、采用算术交叉算子、采用自适应变异算子。最后,本文用一个连续梁桥模型进行了数值模拟,验证了所提出方法的有效性,并对方法应用中存在的一些问题进行了深入探讨。     

A two stage method for structural damage detection using a modal strain energy based index and particle swarm optimization

A two-stage method is proposed here to properly identify the site and extent of multiple damage cases in structural systems. In the first stage, a modal strain energy based index (MSEBI) is presented to precisely locate the eventual damage of a structure. The modal strain energy is calculated using the modal analysis information extracted from a finite element modeling. In the second stage, the extent of actual damage is determined via a particle swarm optimization (PSO) using the first stage results. Two illustrative test examples are considered to assess the performance of the proposed method. Numerical results indicate that the combination of MSEBI and PSO can provide a reliable tool to accurately identify the multiple structural damage.     

FSDD运行模态参数识别方法中不确定性的计算

运行模态参数识别是一种只利用响应数据进行模态分析的方法。环境激励条件下获得的识别结果会存在随机不确定性,这种不确定程度可以通过模态参数的统计特性进行描述评价。以运行模态分析中的频域空间域分解方法（FSDD）为研究对象,通过对整个模态识别算法进行摄动分析,确定出模态参数对测量误差的灵敏度,实现了模态参数方差的计算。计算过程分为四步：第一步,响应信号功率谱矩阵中噪声方差的估计;第二步,增强功率谱方差的计算;第三步,极点协方差的计算;第四步,模态参数方差的计算。最后通过一个4自由度仿真算例与张家港桥梁实测算例对所给出的方法进行了验证与应用。     

Assessment of structural damage using natural frequency changes

The present paper develops a new method for damage localization and severity estimation based on the employment of modal strain energy. This method is able to determine the damage locations and estimate their severities, requiring only the information about the changes of a few lower natural frequencies. First, a damage quantification method is formulated and iterative approach is adopted for determining the damage extent. Then a damage localization algorithm is proposed, in which a damage indicator is formulated where unity value corresponds to the true damage scenario. Finally, numerical studies and model tests are conducted to demonstrate the effectiveness of the developed algorithm.     

Operational modal filter and its applications

In the paper, the procedure for the estimation of modal filter coefficients from output-only data is presented. The basic concept of the procedure consists in frequency response functions synthesis based on the knowledge of an operational modal model. A method of operational mode shapes scaling is described. The method is then compared with the classical modal filter and with modal filtration of responses spectra, which is sometimes used as a solution for modal filtration based on the output-only data. Each solution is applied to load identification and damage detection. The study shows the method verification on data obtained from laboratory experiment.