结构状态识别与评估的机器学习方法研究进展

结构健康监测通过在大型工程结构上安装多类型传感器,感知、采集、传输和处理多元数据,已经成为保障重大工程结构安全的重要手段.随着结构健康监测系统的广泛应用,产生了海量的监测数据,如何通过监测数据识别和评估结构状态与安全是核心科学问题之一.由于土木工程结构的复杂性,状态识别与评估的核心难点是高维问题优化与求解,机器学习在高维问题求解方面具有很强的能力,为该问题的解决提供了新的思路.本文重点阐述机器学习在结构模态识别、损伤识别及可靠性评估等方面的研究进展,并讨论未来在该研究方向的发展趋势.     

直接基于单元平衡的变截面梁反应分析方法

固定形状的单元位移插值函数不能合理地近似变截面梁内部的位移变化,从而影响了传统梁单元用于计算变截面梁的精度.采用直接基于单元平衡的思想给出了计算变截面梁反应的有限元方法,解决了单元位移插值函数局限性所带来的问题.导出了变截面梁单元的单元刚度矩阵、单元等效节点荷载和单元一致质量矩阵.在此基础上,利用编制的程序进行了算例验证与分析.算例验证了本文理论的正确性,表明本文方法具有很高的计算精度.