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。     

基于聚类椭球模型的不确定性传播分析

针对随机结构提出了基于聚类椭球模型的非概率不确定性传播方法。首先,将聚类椭球模型分解成多个子椭球模型;然后,在各个子椭球模型中求解结构响应的子边界;接着,在所有子椭球模型内的子边界中寻优,获得响应的边界。考虑到计算精度和效率等问题,引入传统非概率不确定性传播策略和基于功能度量法的传播策略,分别对响应的子边界进行计算;最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性。     

基于混合PSO算法和损伤概率均值的两阶段梁式结构损伤识别

受算法随机参数和测量噪声等因素的影响,基于群智能算法的结构损伤识别法容易出现单次识别误差大和多次识别波动大的问题。针对该问题,本文基于混合PSO算法和损伤概率均值提出一种两阶段梁式结构损伤识别方法。定义了包括单元容许损伤值α_cr和临界概率p_c的损伤有效原则,以计算损伤概率均值。第一阶段,对混合PSO算法的多次识别结果分批计算一阶段损伤概率均值,第二阶段,在此基础计算两阶段损伤概率均值。本文方法能够有效地提高高噪声水平影响下的结构损伤识别精度。简支梁和两跨连续梁的损伤工况试验研究表明,该算法能够有效地应用于不同结构和不同工况的结构损伤识别,在减少损伤误判的同时保证损伤单元的识别精度。     

Analyses on structural damage identification based on combined parameters

IntroductionServiceloads,environmentalandaccidentalactionsmaycausedamagetostructures .Whenthestructuraldamageissmalloritisintheinteriorofthestructure,itsdetectioncannotbedonevisually.Inspectionofexistingbuildingsandbridgesaftercatastrophicevents,suchasearthquakesandhurricanes,aswellasundernormaloperatingconditions ,isoftentimeconsumingandcostlybecausecriticalmembersandconnectionsareconcealedundercladdingandotherarchitecturaldecorations.Formanyimportantstructures,suchashospitals,firestations,mi…     

基于宏观调控策略的结构损伤检测PSO改进算法

结构损伤检测是结构健康监测过程重要的一步,数学上常常转化为求解约束优化问题。针对粒子群优化(PSO)算法易于出现的"早熟问题",采用市场经济条件下的宏观调控策略对早熟前粒子群位置进行干涉,藉以增强PSO算法抵抗局部极小的能力,达到改进PSO算法的目的。四个基准测试函数极值问题分析结果验证了改进后的PSO算法优于带权重因子的PSO算法,两层刚架单损伤和多损伤数值仿真以及三层建筑框架结构四种损伤工况试验研究进一步证明了改进后的PSO算法在结构损伤检测领域的应用是有效可行的。     

利用振动模态测量值和神经网络方法的结构损伤识别研究

提出了一种基于模态测量参数和神经网络的结构损伤检测方法,建造了两种输入方式的BP神经网络,即自振频率以及结合自振频率与振型,并讨论了不同数量的输入信息对结构损伤检测精度和计算效率的影响。证明了输入的参数越多,神经网络就越聪明,训练的收敛速度越快;以及在保证一定的测量精度的情况下,基于频率与振型的损伤识别结果要好于基于频率的检测结果。最后,通过对3层框架模型的4种损伤工况下的结构损伤检测结果的分析,认为利用模态测量参数和神经网络方法能够准确地识别结构损伤的位置,而且能较精确地识别结构损伤的大小。     

基于不完备频响函数的结构损伤统计识别研究

基于不完备频响函数数据,结合概率统计方法,提出了一种能同时考虑模型参数不确定性和测试噪声影响的结构损伤统计识别方法.首先,基于频响函数某一行向量在不同频率下的幅值数据,利用矩阵拉直运算建立了关于损伤系数的确定性识别方程.其次,假设模型参数误差和测试噪声为零均值的高斯随机变量,根据摄动理论,推导了损伤后结构刚度参数的前二...     

组合神经网络在结构损伤检测中的应用

子结构的动态响应变化与整体结构相比,对结构内部损伤反应更为敏感。组合神经网络可以克服单个神经网络功能的单一局限性,实现更加全面综合的仿真识别功能。本文首先运用双协调自由界面模态综合法对结构进行模态分析,获取各子结构及整体结构的模态信息。然后,通过组合BP神经网络将损伤子结构与整体结构的模态频率变化率组合起来进行结构损伤检测。该方法在改善网络训练性能的同时,提高了检测结果的准确性和可靠性。文章最后通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性。     

Best achievable modal eigenvectors in structural damage detection

This paper reports a modal formulation of the original method presented by Lim and Kashangaky, based on the use of the best achievable eigenvectors in damage detection problems. The method requires the measurement of both frequencies and mode shapes. The structural damage is located by computing the Euclidean distances between the measured mode shapes and the best achievable modal eigenvectors. The method is able to detect loss of both stiffness and mass properties, even though in this paper only the loss of stiffness will be analyzed. A simple numerical example is reported to investigate the applicability of the modal formulation. Finally, an experimental validation is included using a 10-bay truss laboratory structure.     

基于概率神经网络分类器的数据融合损伤检测方法

为了有效地利用来自大型结构健康监测系统大量冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,本文从数据融合的基本原理入手,将小波分析、概率神经网络和数据融合等技术有机地结合起来,提出了一种5阶段的决策级数据融合损伤检测新方法,最后用2个数值算例验证了方法的有效性,并探讨了测量噪声对损伤识别的影响.研究结果表明,所提出的方法是可行、有效的.     

基于能量耗散分析的混凝土随机疲劳损伤模型

基于微-细观随机断裂模型(MMSF)发展了一类混凝土随机疲劳损伤模型。该模型将MMSF中的微弹簧视为一能量耗散单元并考察了其跨尺度的能量耗散过程。在纳观尺度,引入速率过程理论描述裂纹的扩展速度,并基于裂纹层级模型和自相似假定完成从纳观尺度到微观尺度的过渡。由此建立了微弹簧在疲劳荷载作用下的多尺度耗能描述。此外,为了考虑疲劳加载中混凝土多条裂纹的相互影响,引入了包含损伤扩展效应和损伤愈合效应的疲劳损伤因子来修正耗能表达。通过与相关试验的对比,证明了该模型能反映疲劳荷载作用下混凝土的主要力学行为,如疲劳损伤三阶段特点、疲劳寿命的离散性和疲劳寿命随加载频率的变化趋势等。     

基于修正Park-Ang模型的圆钢管构件地震损伤评估

为合理评估薄壁圆钢管构件的地震损伤程度,基于Park-Ang地震损伤模型,通过修正相关参数,建立了适用于圆钢管构件的地震损伤模型。利用圆钢管构件在低周反复荷载作用下的骨架曲线,给出了损伤模型中各待定参数的计算方法,在此基础上通过反演构件破坏点损伤因子为1.0时的模型组合系数,并利用曲线拟合法得到模型组合系数与构件轴压比、长细比和径厚比等参数间的关系式,从而建立构件的地震损伤评估模型。结果表明,修正的Park-Ang损伤模型可较好地评估圆钢管构件的损伤程度,构件达到极限破坏时的损伤因子值收敛于1.0且离散性较小,构件的破坏程度可划分为基本完好、轻微与中等破坏、严重破坏和失效破坏,对应的损伤因子界限值分别为0.02,0.41和1.00。     

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。     

混凝土损伤本构模型下梁承载力研究

为解决混凝土非线性特性难以描述的难题,通过MTS815.02岩石电液伺服系统,对圆柱体混凝土试件施加定围压比为0.2的围压,得出C25、C35、C45混凝土在＂理想无损伤＂状态下的应力-应变曲线;用Ramberg-Osgood公式描述其应力-应变关系,引入损伤变量演化方程,进而得出混凝土一维受压损伤本构模型。通过与实验数据的对比证明了模型的有效性和准确性;详细地分析了无初始损伤条件下配筋梁受弯破坏时的损伤演化过程;计算C25、C35、C45钢筋混凝土梁的受弯承载力。分析结果显示：随着混凝土强度由C25提高到C45,按此模型计算与按规范公式计算所得梁承载力的差异由1.9%升高至2.84%;下降段损伤累积量占总体损伤度的比例由46.26%升高至86.04%。研究表明,本文的分段曲线损伤模型可以较好地模拟梁混凝土的非线性受压过程,并能够给出损伤程度的预测。     

Hysteretic deteriorating model for quasi-brittle materials based on micromechanical damage approach

A damage model, which is based on the stochastic modeling of the microstructures, is developed for the quasi-brittle materials subjected to repeated loading. According to this model, the overall response of the material is represented with a series of micro-elements joined in parallel. A combined model is proposed for the micro-element considering the fracture as well as the hysteretic energy dissipation. To account for the progressive failure, the random fracture strains are assigned to the micro-elements. Therefore the overall parallel bundle is considered as a stationary random field. Then by averaging the microscopic random field, the overall loading, unloading and reloading curves are derived analytically. Two hysteretic rules are derived from the proposed model, and the overall hysteretic deteriorating behaviors could be well reproduced. To demonstrate the validity of the present model, the numerical results are shown against the stochastic simulated curves as well as the experimental data. The present model provides an alternative approach for the efficient modeling of the hysteretic deteriorating behaviors for the quasi-brittle materials.     

结构动力可靠度的重要抽样法

重要抽样法是蒙特卡洛数值模拟方法中的一种重要的方差缩减技术,目前重要抽样法在工程结构可靠度计算中的应用主要集中于静力问题。本文分析了动力可靠度蒙特卡洛方法的特点,提出了在结构动力可靠度问题中应用重要抽样法的方法,并针对白噪声荷载,给出了选择重要抽样函数的方法和重要抽样函数的具体表达式。理论和数值分析表明,本文所提出的重要抽样法应用于结构动力可靠度计算是可行的。     

Test analysis of detection of damage to a complicated spatial model structure

A two-stage damage detection approach is proposed and experimentally demonstrated on a complicated spatial model structure with a limited number of measurements. In the experiment,five known damage patterns,including 3 brace damage cases and 2 joint damage cases,were simulated by removing braces and weakening beam-column connections in the structure. The limited acceleration response data generated by hammer impact were used for system identification,and modal parameters were extracted by using the eigensystem realization algorithm. In the first stage,the possible damaged locations are determined by using the damage index and the characteristics of the analytical model itself,and the extent of damage for those substructures identified at stage I is estimated in the second stage by using a second-order eigen-sensitivity approximation method. The main contribution of this paper is to test the two-stage method by using the real dynamic data of a complicated spatial model structure with limited sensors. The analysis results indicate that the two-stage approach is ableto detect the location of both damage cases,only the severity of brace damage cases can be assessed,and the reasonable analytical model is critical for successful damage detection.     

一个新的钢筋混凝土损伤塑性模型

为了准确、高效地对拆除爆破工程进行数值模拟,考虑钢筋混凝土受拉刚化效应以及配筋率对受拉刚化效应的影响和受压箍筋约束效应,采用组合模量的方法给出了一个简化的钢筋混凝土本构关系,在LS-DYNA有限元软件中的混凝土损伤塑性模型的基础上,通过参数修改建立新的钢筋混凝土损伤塑性模型模拟来钢筋混凝土。在实验验证的基础上,采用钢筋混凝土损伤塑性等效模型对一双切口钢筋混凝土烟囱延时爆破拆除效果进行数值模拟,数值模拟结果表明该模型可以准确反映烟囱倒塌破坏及运动过程。

     

基于损伤分布模型的震损RC框架力学性能分析与实证研究

震损结构的剩余荷载位移响应分析十分重要,是准确评估震后钢筋混凝土(RC)框架结构剩余性能的基础,然而震损结构损伤的不均匀分布为其荷载位移响应的定量分析带来了困难。本文基于纤维梁柱模型提出了一种能够考虑地震损伤不均匀分布的震损RC框架数值模型。基于震损RC框架的损伤现象对其损伤分布进行了量化,考虑了材料损伤沿柱高度与截面深度的分布;基于量化结果分别确定了RC框架中各纤维梁柱单元中不同位置处纤维的损伤本构关系,并对其剩余荷载位移响应进行了定量分析;以一个一榀三层四跨的RC框架试验为算例,对模型进行了验证。结果表明,本文模型能够较为准确地模拟震损RC框架的剩余荷载位移响应,其中最大剩余承载力、刚度和屈服强度等各项指标计算误差均值均在10%以下,因此本文模型能够为震后RC结构的评估工作提供一种新的思路。