基于转角模态小波变换的连续梁损伤识别研究

针对采用基本振型进行小波变换识别连续梁支座附近损伤的困难,提出了运用转角模态小波变换识别损伤的方法.该方法在对连续梁转角模态进行有限元分析的基础上,用墨西哥帽小波做连续小波变换,并由多尺度小波分析确定损伤位置,由低尺度上的小波系数模极大值识别相对损伤程度,由小波系数线特征确.定损伤类型.通过对一具有离散裂缝、裂缝群和局部刚度下降三类损伤的连续梁做数值计算分析,验证了方法的有效性.该方法对连续梁损伤识别的工程应用具有参考价值.     

基于小波神经网络的框架结构损伤识别

以含损伤的框架结构为研究对象,对损伤位置和损伤程度进行识别。运用有限元分析原理,采用Lanczos法得到框架结构的转角模态,对其转角模态进行连续小波变换可以得到结构的小波系数,再由小波系数模极大值确定损伤的位置。以损伤后结构的固有频率作为神经网络输入参数构造神经网络,从而实现对框架结构损伤程度的识别。通过对一平面框架结构的损伤识别计算分析,验证了方法的有效性。     

基于曲率模态和小波变换损伤位置识别

小波变换和曲率模态相结合,对桥梁损伤定位有了更深的发展。     

基于两步小波变换的管道损伤识别

鉴于信号提取位置的不确定性,研究了信号提取位置对损伤识别的影响.对管道进行数值模拟,提取前两阶径向和切向位移模态.对轴向节点的径向位移模态进行小波变换,小波系数的模极大值反映了损伤的轴向位置;继续对环向节点的切向模态进行小波变换,通过模极大值来识别环向损伤位置;最后讨论了轴向损伤处节点径向位移的小波系数模极大值变化规律.结果表明:两步法可以有效识别损伤位置,轴向位置不含损伤时位移模态的小波系数能显示损伤的轴向位置但小波系数有所减少.     

基于有限元与小波变换的弹性地基梁损伤识别方法研究

采用转角模态的小波分析方法研究了带刚度下降损伤段的弹性地基梁损伤识别问题.利用有限元分析求解带刚度下降段的模态参数,建立了基于转角模态小波变换识别弹性地基梁损伤的方法.以两端简支弹性地基梁为例,分别给出了地基梁无损伤、梁单独损伤、梁和弹簧同时损伤且损伤位置不同的有限元模型,计算得到了结构的转角模态,并通过转角模态小波分析来识别弹性地基梁内刚度下降段的位置.从识别结果发现,存在随机噪声的情况下,运用了转角模态小波变换方法,仍能识别出地基梁的刚度变化截面.数值算例证实了该方法的有效性和稳健性,研究结果对实际工程中的结构损伤诊断提供参考.     

基于转角模态小波变换的平面框架裂缝识别研究

以有限元分析含裂缝平面框架的模态参数为基础,建立了基于转角模态小波变换识别平面框架裂缝的方法．利用Mexh小波对框架的转角模态进行小波变换,通过小波系数模极大值点来识别裂缝的位置．以一层平面框架为例,分别建立了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,并通过转角模态小波变换来识别平面框架裂缝的位置．数值计算验证了方法的有效性．通过对平面框架基本振型和转角模态小波变换识别裂缝的比较发现,转角模态小波变换方法识别框架结构裂缝更为准确、有效．     

基于小波分析的多层框架结构损伤识别研究

为了利用小波分析时-频域局部化特性以及其对信号奇异点反应明显的特性,对2层框架结构的前八阶振型进行处理,计算其曲率,然后运用连续小波变换对曲率模态进行分析﹒通过对3种工况下的框架结构进行数值模拟分析,结果表明,曲率模态的小波变换系数模的极大值指示了结构的损伤位置,但结构损伤程度与小波变换系数模极大值大小之间没有内在的联系,其峰值的大小不能反映损伤程度,仅仅指示了结构损伤的位置﹒     

基于曲率模态差和小波变换的网架损伤识别

采用一种基于曲率模态差和小波变换的损伤位置识别方法,对网架结构中常见的正放四角锥网架、两向正交正放网架、两向正交斜放网架、三向网架和蜂窝型三角锥网架进行了损伤识别,以结构损伤前后的曲率模态差作为小波变换的分析信号,对其进行db3连续和离散小波变换,确定杆件损伤位置。数值分析结果表明,在仅测得一阶模态的情况下,应用曲率模态差和小波变换相结合的方法可以对网架的单个损伤位置和多个损伤位置进行有效识别。     

基于小波变换的钢桁梁桥损伤识别数值分析

为了验证基于曲率模态理论和小波变换相结合的损伤识别方法在桥梁结构监测中的适用性,采用SAP2000软件创建钢桁梁桥有限元分析模型.通过调整节点处单元弹性模量的方法改变节点的连接刚度,并模拟节点的不同损伤工况,然后对结构的模态振型进行曲率模态计算.在Matlab软件中应用Bior3.9小波函数编程,提取曲率模态信号的小波变换系数得到损伤指标D值,根据小波变换模极大值法对桥梁节点进行损伤识别.研究结果表明,该方法能够较好地识别出损伤节点的位置,并且损伤指标会随着损伤程度的提高而增大,为钢桁梁桥的损伤检测和健康监测提供了一定的参考和借鉴.     

小波方法识别框架结构损伤

小波包分析损伤识别方法首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过各组分小波信号的变化情况识别损伤。通过3层框架结构的数值分析,模拟结构损伤,判断损伤时刻与损伤位置。分析小波组分信号突变情况,可以识别损伤时刻、损伤位置和损伤程度。     

结构损伤识别的周期小波方法

通过对结构损伤前后模态特征的变化进行分析,利用损伤结构的位移振型函数构造出曲率振型函数γi(x),然后再在曲率振型函数的基础上提出一个用于探测和评定损伤程度的新指标———损伤因子r(x)=∑i∈Idγi2(x);基于小波分析的方法,对损伤因子进行周期小波变换,通过小波系数的取值范围提出了一种结构损伤定位和损伤程度的评估方法.数值仿真表明,这是一种行之有效的损伤识别方法.     

基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法

以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法．为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响．识别结果表明：WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力。     

薄板特征值问题误差分析

在对样条小波认真分析的基础上，建立了样条小波插值，讨论了样条小波插值的有关性质，分析了薄板特征值问题的重要特性，由Lax-Milgram定理得出α（w,u）=λb(w,u)的弱解存在且惟一，在尺度函数有限元空间V^ho及样条小波有限元空间W^ho对板特征值问题进行了误差分析。     

C1阶协调矩形薄板单元的对比分析

提出了一种直接由协调单元边界位移插值单元位移的特殊插值法,用于构造对称协调和完备的12节点参数薄板矩形单元,分离单元完备性条件和C1阶连续条件的相互影响,构造C1阶连续协调且完备的薄板单元,并构造出一种对称性更好的新型矩形协调薄板单元.该薄板单元具有完备性和真正的C1阶连续性,列式清晰,形函数表达更符合常规函数,对有限元程序不必作大的改动,只需修改挠度插值函数,即可进行常规的有限元分析,从而解决了薄板矩形单元的C1阶连续性问题.研究结果表明:矩形协调单元的计算结果比非协调单元的计算结果精确,收敛速度快,稳定性强.     

基于小波分析和遗传算法的结构损伤诊断

提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置、又能确定损伤程度的小波-遗传算法。首先,以有限元分析求解损伤结构振型模态为基础,用db1小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后,以单元刚度的折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行优化,从而确定结构的损伤程度。通过对一简支梁进行数值模拟分析,计算结果表明,提出的方法不仅能够有效识别损伤的位置,而且能够准确识别损伤程度。