基于改进云推理算法的塔架结构损伤识别

为了解决塔架结构的损伤识别问题,提出了基于应变能和改进云推理算法的损伤识别方法。首先描述了云模型的基本理论和数字特征,并给出了模态应变能的基本公式;然后分析了X条件云发生器和Y条件云发生器的基本算法和运行步骤,借助灰云模型建立相应的前件云和后件云规则,考虑了测量噪声的影响,利用云发生器生成多组云滴,并利用多模式下云滴的确定度和生成值构建了基本云推理算法及其损伤识别指标。基本云推理算法中常会产生不均匀发散的云滴,从而使计算结果产生一定的偏差,为了降低云滴发散产生的偏差影响,提出了基于损伤模式数量加权的云推理改进策略。计算结果表明:云推理算法可以较好地应用于塔架结构的损伤识别,其识别结果明显优于传统的应变能耗散率指标方法;而改进云推理算法进一步提高了识别的精度,优于基本云推理算法。     

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。