轴对称壳体结构损伤识别方法研究

在对结构健康监测中的损伤识别方法进行调研与总结的基础上,针对某轴对称壳体结构开展损伤识别的动力识别方法研究.作者利用数值模拟技术评估了常用的动力损伤识别方法的有效性,选取出对研究对象损伤识别敏感量并实验验证指标识别有效性.进而在标识量敏感性分析的基础上,针对原有指标不足之处,提出了新的敏感指标,并与原有指标通过数值模拟对比验证其识别效果优越性.     

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。     

基于认知技术的Lamb波结构损伤检测

在雷达领域最新技术进展的启发下,提出了一种新的概念——认知结构健康监测。认知结构健康监测是一种可以智能处理环境变化引起影响的结构健康监测系统:在先验知识及智能推理的基础上,通过调整系统输入及输出功能实现智能处理。并在此基础上提出了一种基于认知的Lamb波结构损伤检测方法,通过仿真进行了验证。铝板上的仿真结果表明,该方法能够在温度变化等干扰下准确地提取出与边界反射波混叠的损伤反射波,从而实现对边界附近损伤的检测。     

网壳结构健康监测中的传感器优化布置

针对网壳结构健康监测提出了一种以损伤可识别性与模态可观测性相协调为目标的传感器优化布置的方法.由于模态数目的选取对基于损伤灵敏度分析的传感器优化布置有很大的影响,因此本文建立了一种同时包含模态独立性信息和损伤灵敏度信息的Fisher信息矩阵,并选取合适的模态数目,然后发展了一种以信息矩阵最大和条件数最小为准则的多目标优化算法.空间网壳数值算例表明,本文提出的传感器优化方法能简单、有效地为空间结构传感器优化布置提供可行方案.     

用于结构健康监测的智能夹层研究进展

利用改进的柔性印刷电路技术,把一个分布式传感器/驱动器网络预先复合到一片绝缘载体膜上形成薄层,再结合相应的信号控制和处理软件,这就是当前先进的智能夹层(SMARTLayer)技术。结构健康监测(SHM)系统中智能夹层的提出及发展,将有可能把目前广泛采用的离线、静态、被动的材料及结构的损伤检测,转变为在线、动态、实时的健康监测,从而导致工程结构及材料安全监测与性能改善思路产生质的飞跃,引起结构及材料设计思想的变革。在本文中,主要阐述了智能夹层的发展、特点、关键技术、部件、相关的数据处理和应用情况,以及对今后的发展提出了一些需要注意解决的问题。在研究中,我们发现嵌入到玻璃纤维复合材料中的智能夹层对工程材料基体的力学性能没有产生明显的影响,并且自身的电学性能也非常稳定。     

结构健康监测系统中传感器优化布置组合算法

在对结构健康监测中的传感器优化布置方法进行调研和总结的基础上,针对薄板、壳结构开展传感器优化布置的研究.提出了一种有效的传感器优化布置组合算法,由模态动能法、模态保证准则、遗传算法组合而成.该方法所得的传感器位置主要位于动态响应比较大区域,有利于提高信噪比;同时能够有效地保证模态振型的独立性,可以较完整地获得结构模态信息.针对这种组合算法的有效性采用简易机翼模型从数值计算和实验两方面进行了验证.     

实验模态分析技术用于桥梁状态监测

本文研究实验模态分析技术在桥梁动态特性分析和工作状态监测，故障诊断方面的应用，主要对自然激励下的动力学参数辨识模型，测点布置方案的优化准则等进行了分析讨论。     

结构健康监测技术及其在航空航天领域中的应用

对飞行器结构中的裂纹、腐蚀、脱层、材料性能退化及其它损伤进行及时且准确的检测是确保服役飞行器安全可靠运行的必要手段。结构健康监测是确定结构完整性的革命性创新技术,它在飞行器的结构设计、飞行及维护过程中都可发挥重要作用,它的使用可以提高飞行安全性、降低维护成本。本文简要介绍结构健康监测的系统组成、基本原理及关键技术,并通过实例阐述了基于智能层的结构健康监测技术在飞行器上的应用情况。     

小波分析在复合材料层合结构损伤检测中的应用

利用小波变换技术，研究了含裂纹悬臂复合材料层合结构的损伤振动检测问题。用小波分析技术分解完好板与损伤板在方波信号激励下的动力响应信号，得到一系列子信号，并从中提取出结构损伤信息一响应信号能量谱，作为损伤特征参数。     

土木工程结构健康监测系统的研究状况与进展

土木工程结构健康监测的研究是近年来国际学术研究的热点问题之一,涉及许多不同的研究领域,如数据采集系统、信号处理、结构分析等.阐述了实施土木工程结构健康监测的必要性和迫切性,介绍了结构健康监测系统的概念、组成及其应用,分析研究了结构健康监测系统的各个子系统的功能、特点和实现方法,重点讨论了实现各子系统的理论、方法和存在的若干力学问题,论述了结构健康监测在国内外土木工程领域的应用状况,最后对结构健康监测领域的几个重要问题做了展望.      

结构损伤探测的基本方法和研究进展

对目前关于结构的损伤探测的基本方法和最新的研究进展进行了回顾主要介绍利用结构的振动响应和系统动态特性参数进行结构损伤探测的方法和研究进展,并进行了相应的评述．对利用应力波效应和神经网络技术的损伤探测方法也做了简要的介绍和评述．最后对这一研究领域未来的若干研究方向进行了展望．      

灰色相关性分析在结构静力损伤识别中的应用

基于灰色理论的相关性分析方法，首次提出了灰色曲率关联系数的概念并将其应用到结构的静力损伤识别中，提出了对局部损伤十分敏感的静态位移曲率置信因子SDCACi，通过该因子的大小对各节点所连接的单元是否会发生损伤进行精确的判断，然后运用最小二乘法对损伤区域的损伤程度进行识别．并将该方法应用于两端固支梁的损伤识别中，由识别结果可以证明：不论测量数据(用有限元仿真计算并考虑了测量误差)的多少，该方法对结构中的单损伤和多损伤都能进行准确的定位，因此该方法在大型结构及复杂结构的损伤识别中具有广阔的应用前景．     

基于小波变换在线结构损伤检测分析研究

传统的傅立叶变换只能确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.小波变换具有空间局部化性质,利用小波变换来分析信号的奇异性及奇异性位置和奇异度的大小是比较有效的.在结构发生损伤时,结构的刚度发生了变化,因此结构动力响应的在线监测信号相应的发生了间断点,由于小波分析具有刻划信号局部特征的作用,通过对结构响应进行小波分解以后可以确定结构是否出现损伤以及确定损伤发生的时刻.     

基于自适应BP神经网络的结构损伤检测

描述基于人工神经网络的结构损伤检测的基本步骤以及该方法在实际5层钢框架结构损伤检测上的应用．提出了一种改进的BP神经网络方法，它能够解决传统BP神经网络在实际应用中存在的两个问题：收敛速度慢并存在局部极小．其基本思想是引入动态自适应算子加速传统BP算法的梯度下降速度，从而提高运算速度，通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的sigmoid函数值，从而可以避免局部极小．数值仿真结果表明基于该自适应神经网络的结构损伤检测方法具有强的鲁棒性，而且与传统的BP神经网络相比，不仅提高了计算速度，并且具有很高的精度．最后，实例的应用也证明了该方法的有效性．     

结构损伤诊断的改进灵敏度方法

提出一种改进的灵敏度方法用于工程结构损伤检测中.通过在迭代算法中引入一个“加速”公式来迅速获得足够精确的识别结果,避免了多次迭代,可以大大减少计算花费.用文献[8]和文献[10]中的两个数值算例对所提方法进行了验证,并把结果和原文中的计算结果进行比较.结果表明:采用改进的方法一般只需经过一次计算即可获得精度更高的识别结果,避免了多次迭代,显著减少了计算花费,显示了改进方法突出的优越性.     

结构损伤的非概率区间识别方法

基于结构时域加速度响应,利用区间分析方法对具有外界激励和测量数据不确定性的结构系统进行损伤识别.不确定性量被处理为有界区间数,基于参考有限元模型和被测加速度响应,经过提出的两步模型参数的区间修正方法分别得到了未损伤和损伤结构区间模型,进而通过定义的PoDE(Possibility of Damage Existence)确定了结构各单元的损伤可能性.最后以十杆平面桁架系统为例,对区间方法与概率方法的损伤识别结果进行对比,讨论了损伤程度和不确定度对识别结果的影响,结果表明了本文方法的可行性与有效性.     

结构动力分析中时间积分方法进展

叙述了结构动力分析中时间积分方法的最新发展情况,对这一领域的基本原理和思想进行了总结,重点介绍一些新型计算方法的基本性质,为时间积分方法的进一步研究奠定基础。     

HOMOTOPY CONTINUATION ALGORITHM FOR STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION

I. INTRODUCTIONStructural damages due to the loss of sti?ness such as crack, localization bulking have remarkablein?uences on the physical properties of structure such as deformation, stress, frequency and modelshape. So the change of these properties can be used to identify the damage location and degree ofstructures. The damage identification techniques based on these properties’ changes have attractedmuch attention in recent years, and many approaches have been developed[1??5].Nowaday…