基于静态信息结构损伤定位的模式匹配法

为对结构损伤进行准确的定位,本文从有限元基本方程出发,将结构损伤程度变量从测点位移列阵中分离出来,从而定义了标志损伤位置的损伤向量,通过求解实测位移列阵与损伤向量的相关系数,可以准确地进行损伤定位。文末算例说明即使在考虑测量误差的情况下本文方法也有很高的准确性。  

基于应变模态小波变换的框架结构损伤识别研究

采用应变模态的小波变换方法研究了框架结构的损伤识别问题。以有限元分析求解含裂缝平面框架应变模态为基础,利用Guass2小波对框架的应变模态进行小波变换,再用db3小波对应变模态小波变换系数进行去噪处理,最后通过对去噪处理后的小波系数模极大值点来识别框架结构裂缝的位置,建立了基于应变模态小波变换识别平面框架损伤的方法。以一层平面框架为例,分别给出了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,计算得到结构的应变模态,并通过应变模态小波分析来识别平面框架裂缝的位置。从识别结果发现,经小波去噪处理后应变模态小波系数的模极大值点能够有效识别框架结构的损伤,数值计算验证了方法的有效性。本文研究对工程结构损伤诊断有参考价值。  

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。  

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原理、区别和联系及其在结构损伤识别中的应用没有系统的研究和对比。本文梳理了几类常用的正则化方法,对比分析其在基于模态参数灵敏度的损伤方程组求解中的适用性,讨论损伤程度、噪声水平和测点数目对几类方法识别结果的影响,为结构损伤识别中的正则化方法选择提供依据。通过连续梁和框架结构数值算例分析表明,在求解损伤方程的应用中,L1范数正则化方法鲁棒性较强,贝叶斯正则化方法次之,奇异值截断算法和L2范数正则化方法的鲁棒性较差;L1范数正则化方法能够产生更少的假阳性损伤单元,受噪声和测点数目影响较小,更适合损伤识别的应用。  

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别疑似损伤单元的损伤位置以及程度。以一个空间网架结构为对象,针对单位置损伤和多位置损伤情况验证了该方法的有效性。  

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别。该方法首先采取支持向量机对环境温度变化进行量化分析;随后引入稀疏正则化确定稀疏损伤工况;接着将获得的环境温度变化及损伤工况信息作为强化飞蛾扑火优化算法的初始种群生成依据,从而得到针对实际损伤的初始种群用于缩小算法搜索空间,提高计算效率。最后采用基于频率的结构多损伤定位保证准则及模态应变能基本因子构建目标函数,通过考虑环境温度及随机噪声双重影响的简支梁数值算例以及I-40钢-混组合体系桥梁工程实例验证了本文所提方法的可行性。  

基于L1正则化的随机梁式结构静力损伤识别方法

提出了一种结合摄动法和L1正则化方法的随机梁式结构静力损伤识别方法。考虑初始模型误差和测量误差的影响,建立了关于随机损伤指数的控制方程,并将摄动法和L1正则化方法相结合,对随机损伤指数的控制方程进行求解,进而从概率的角度对结构的损伤进行识别。损伤试验结果表明,和传统的最小二乘求解法相比,本文方法能够更为准确地识别多处局部损伤的位置及大小,对实际结构损伤检测具有较好的参考价值。  

基于位移响应协方差参数的数值仿真和实测损伤识别研究

本文使用结构位移响应协方差参数进行结构损伤识别，首先推导和建立位移响应协方差参数的解析公式，它是结构频率、振型和阻尼等模态参数的函数，结构物理参数的改变会导致该协方差参数的改变；对一个七层框架结构进行数值模拟分析来演示该方法的有效性，通过比较结构不同状态下各单元位移响应协方差参数CoD的分布曲线，研究各单元CoD与损伤程度的关系曲线，发现损伤位置处的CoD改变最大，其次是对称和附近单元，通过单损伤和多损伤工况研究分析，表明基于结构损伤前后CoD的改变，能成功判定损伤发生和识别出损伤位置，最后把该方法应用于一个实验室简支钢梁的损伤识别，通过对锤击振动下的加速度响应进行二次积分得到位移响应，并比较钢梁损伤前后的CoD，得到损伤概率向量，成功识别出损伤位置。该方法具有较好的噪声鲁棒性，无需结构分析模型，计算简便，具有较好的工程应用性。