基于静力测量数据的随机梁式结构损伤识别

考虑模型误差和测量误差的影响,用概率的观念给出了静力荷载作用下梁式结构的模型误差和测量误差的定义,在此基础上,建立了关于损伤指数的随机控制方程.结合静力凝聚法和摄动法,给出了关于随机损伤指数的随机方程的求解方法.在获得随机损伤指数的解后,可通过结构损伤的概率定义对梁式结构损伤进行识别.最后利用几个数值算例验证了本文方法的有效性.     

基于模态参数灵敏度的损伤方程组求解正则化方法研究

基于模态参数的结构损伤识别方法是振动损伤识别领域中应用最为广泛的方法.利用模态参数灵敏度构建结构损伤方程组,对其进行求解可以识别结构损伤位置和程度.由于实际工程中模态参数不完备性和噪声的影响,结构损伤方程易出现病态问题,直接求解可能产生错误的结果.为了解决这一问题,可以引入正则化方法进行求解.然而,各类正则化方法的基本...     

基于矩阵摄动理论识别结构损伤的筛选法

定义了结构有限元模型中的单元损伤识别参数,建立了基于矩阵摄动理论的结构损伤识别方程,结合结构损伤的特点,提出了求解损伤识别方程的筛选法,该方法可以避免优化方法和迭代方法在未损伤单元上出现的"伪损伤"现象.通过一架五跨平面桁架损伤识别的数值仿真结果,证明了该方法的有效性与优越性.     

基于1范数正则化的模型修正方法在结构损伤识别中的应用

以基于灵敏度分析的有限元模型修正方法为基础,提出了一种基于1范数正则化过程的结构损伤识别方法。通过与以Tikhonov正则化为代表的二次型正则化过程相比较,本文的理论分析表明1范数正则化方法在迭代计算过程中能根据上一迭代步损伤识别结果自适应地调整正则化项中的损伤参数权系数,从而显著改善了Tikhonov正则化识别结果过度光滑的缺陷,更利于识别结构的局部损伤。为解决引入1范数造成的数值计算困难,文中还对基于1范数正则化的模型修正算法进行了改进。以二维框架模型为例的损伤识别数值模拟表明：1范数正则化方法与模型修正方法相结合可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,体现出较好的鲁棒性;在模态噪声水平达到10%的情况下,仍能有效抑制噪声干扰,凸显结构局部损伤位置,准确识别损伤程度。     

随机结构有限元分析的递推求解方法

提出了一种新的谱随机有限元分析方法——递推求解方法。该方法将随机结构的随机响应表示成非正交多项式展式，建立了和摄动法类似的一系列确定的递推方程，并通过确定性有限元方法对这些递推方程进行静力问题求解。算例表明，当随机量出现较大涨落时，计算结果相对于传统摄动法有不小的改进。     

局部损伤复合材料层合板的振动分析

本文采用了一种改进方法对局部损伤复合材料层合板进行了振动分析,将复合材料板中的损伤模拟为局部刚度的削减,并取三个损伤因子来刻画损伤的特性．利用高阶摄动法对其自由振动方程进行求解,主要计算了损伤板的自然振动频率和振动模态．相较于一阶摄动展开法,该方法在计算局部较大损伤问题中具有更高的准确度和敏感度．最后对损伤问题进行了参数研究,分析了不同的损伤因子（包括局部损伤程度、方向、面积大小）对板自由振动频率的影响．该方法为二维板局部损伤检测提供了有效精确的理论依据,并为损伤的定量评价提供了一种思路．     

基于频率摄动理论对结构健康检测BENCHMARK问题的识别

定义了结构有限元模型中的损伤识别参数,将结构振动特征值摄动和结构有限元理论相结合导出结了构损伤定位以及定量的一阶和二阶摄动识别公式,并给出了两种方程在不适定条件下的优化解法。把该方法用到ASCE结构健康监测工作组提出的Benchmark问题中,成功识别了设定的损伤模式,而且其受模型误差和测量噪声的影响较小。研究表明该方法可以用于大型结构的健康监测问题。     

随机桁架结构几何非线性问题的混合摄动-伽辽金法求解

提出应用混合摄动-伽辽金法求解随机桁架结构的几何非线性问题.将含位移项的随机割线弹性模量以及随机响应表示为幂多项式展开,利用高阶摄动方法确定随机结构几何非线性响应的幂多项式展开的各项系数.将随机响应的各阶摄动项假定为伽辽金试函数,运用伽辽金投影对试函数系数进行求解,从而得到随机桁架结构几何非线性响应的显式表达式.同已有的随机伽辽金法相比,本文所给的试函数由摄动解的线性组合而成,在求解非线性问题时,试函数的获取具有自适应性.数值算例结果表明,对于具有不同概率分布的多随机变量问题,本文方法无需对随机变量的概率分布形式进行转换,避免了转换误差,因而比同阶的广义正交多项式方法 (generalized polynomial chaos, GPC)计算精度高.同时,在结果精度相当时,和GPC方法相比,本文方法得到的试函数系数的非线性方程维度不大,方程的求解工作量小且更易求解.当随机量涨落较大时,混合摄动-伽辽金法计算所得的结构响应的各阶统计矩比高阶摄动法所得结果更逼近于蒙特卡洛模拟结果,显示了该方法对几何非线性随机问题求解的有效性.     

基于改进残余力向量法的桁架结构损伤诊断

提出一种基于改进残余力向量法的桁架结构损伤诊断方法. 先由灵敏度分析， 求出结构刚度联系矩阵，再由刚度联系矩阵将损伤后的刚度摄动矩阵展开成对角矩阵，代入 残余力向量方程，得到由刚度联系矩阵表示的新的残余力向量方程，此方程可以直接求解， 即可诊断出桁架结构的损伤杆件及其损伤程度. 对于实测中难以获得完备振型的情况，采用 模态扩阶的方法来获得完备的测试振型. 最后以一桁架结构进行数值仿真分析，证实了该方 法的有效性.     

随机参数结构的统计特征对

结合非正交多项式展式和传统的摄动技巧研究了随机参数结构的统计特征对问题,建立了和摄动法类似的一系列确定的递推方程,并用有限元方法进行了求解,得到了包括特征值和特征向量的特征对的统计值．最后,用算例验证了此方法的正确性．     

随机梁式结构静力损伤识别的一种改进方法

针对已有的损伤识别方法会出现损伤误识别的问题,本文在已有方法的基础上发展了一种随机梁式结构静力损伤识别的改进方法。假定静力荷载下梁式结构初始模型参数（如弹性模量和几何尺寸等）及测量误差为随机量,给出已有的基于随机有限元模型的梁式结构静力损伤识别方法,并进一步提出了一种改进方法。该方法通过设定损伤概率指标的阈值和反复迭代对结构损伤识别进行改进。数值算例和简支梁静力试验表明,考虑初始模型的不确定性以及静力响应测量误差,本文方法相较已有方法可以更有效地识别梁式结构的损伤。     

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...     

基于频率二阶摄动的结构损伤识别方法

结构损伤的定位和定量是结构健康监测的关键技术之一。本文将矩阵摄动理论、结构振动理论和有限元理论相结合推导出结构固有频率变化的二阶摄动公式,由此公式可以反演结构的损伤位置与损伤程度。该方法仅需要在役结构的固有频率测量值就能识别出结构的损伤位置和损伤程度,而且还可以识别出结构的老化程度。通过数值仿真算例证明了该方法的有效性和实用性。该方法可用于大型结构的损伤识别和健康监测。     

基于柔度的桁架结构损伤定位方法

建立了一种基于模态柔度的桁架结构损伤定位方法。从结构柔度矩阵与刚度矩阵的正交关系出发,将损伤结构在观测模态下的节点误差作为损伤定位的动力指纹,通过采用模态参数的一阶矩阵摄动技术,以近似解析的方式推导了本文方法的损伤定位原理。并且通过对一个典型桁架结构的数值模拟研究,验证了本文损伤定位方法的有效性和鲁棒性。研究结果表明,本文基于柔度的损伤定位方法能够在实际观测条件下,准确地识别桁架结构的损伤单元位置。     

基于提高频率灵敏度的结构损伤统计识别方法

提出了一种基于反馈控制结构动力特性的损伤统计识别方法。该方法采用基于独立模态空间的反馈控制,有目的地配置闭环系统的极点,根据损伤前后闭环系统的特征值构造损伤指标。采用假设检验判断损伤是否发生,并剔除特征量中损伤程度的影响,采用统计模式识别方法识别损伤位置。Benchmark结构的数值算例表明,本文提出的损伤识别方法能够较显著地提高模态频率对刚度变化的灵敏度,准确有效地检测在噪声环境下结构小损伤是否发生以及识别损伤位置。     

Noise analysis for sensitivity-based structural damage detection

As vibration-based structural damage detection methods are easily affected by environmental noise, a new statistic-based noise analysis method is proposed together with the Monte Carlo technique to investigate the influence of experimental noise of modal data on sensitivity-based damage detection methods. Different from the commonly used random perturbation technique, the proposed technique is deduced directly by Moore-Penrose generalized inverse of the sensitivity matrix, which does not only make the analysis process more efficient but also can analyze the influence of noise on both frequencies and mode shapes for three commonly used sensitivity-based damage detection methods in a similar way. A one-story portal frame is adopted to evaluate the efficiency of the proposed noise analysis technique.     

基于模态数据的长细结构小损伤精确识别研究

本文针对现有的损伤识别方法不能满足部分结构损伤识别精度要求的现状，对结构的小损伤精确识别方法开展研究．以长细结构为研究对象，对具有不同损伤位置和损伤程度的圆柱形的轻阻尼梁结构进行了数值分析和实验研究，应用数值计算方法和实验确定的特征向量和特征频率对长细结构裂缝参数进行识别计算．本文在研究过程中编制了一个创新性的预测程序，通过其一次性生成目标函数图来选择合适的初始参数，从而对识别结果进行分析．研究结果表明，应用本文提出的识别方法，裂缝位置的识别误差可以控制在0.05 %~0.28 %范围内，裂缝深度识别误差低于7 %．