环境温度影响下基于支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的结构稀疏损伤识别

结构处于自然环境中常会受到环境温度变化的影响,引起实测动力响应出现较大误差,进一步影响对结构健康状况的判定.另外,基于优化算法的损伤识别在反演损伤位置及量化损伤程度时,易出现局部最优解,且计算效率低下.针对以上难题,本文提出一种结合支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的损伤识别方法,用于对环境温度影响下的结构稀疏损伤进行识...     

基于支持向量机的围岩定性智能分级研究

本文将数据挖掘的新方法支持向量机应用于隧道围岩分级。支持向量机是一种基于统计学习理论的新的学习算法,比神经网络算法能更好地解决小样本问题。选用岩层厚度、岩体结构、嵌合程度、风化程度、地下水特征、节理发育程度、榔头敲击声和地应力等8个定性指标作为评判因子,用泥巴山隧道采集的实际数据作为样本对不同核函数的支持向量机进行训练,并得到评判因子与围岩级别的映射关系,从而可以对未知的围岩样本进行级别判别。判别结果表明: 采用多项式核的支持向量机对围岩级别进行判别有较高的准确率,是一种值得推广和应用的围岩智能分级方法。     

基于支持向量机的序列可靠性优化方法

在工程设计中,可靠性优化设计通常计算量较大或精度不够。本文提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine）和MPP（Most Probable Point）的可靠性分析方法。用SVM 在MPP处替代原极限状态函数,并利用极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过M PP并与原函数相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。然后,将SORA（Sequential Optimization and Reliability Assessment ）与基于SVM 的可靠性分析方法相集成,将传统的双循环可靠性优化算法解耦为单循环,并通过基于SVM 的可靠性分析方法修正了SORA中由于线性近似带来的误差,保证了最优设计点处可靠性分析的精度。算例证明,该方法在处理非线性问题时具有精确度高和计算量适度的特点。     

基于支持向量机回归的结构系统可靠性及灵敏度分析方法

提出了一种基于支持向量机回归近似极限状态方程的系统可靠性分析方法,所提方法首先由支持向量机拟合系统各失效模式的极限状态方程,将复杂或隐式极限状态方程近似等价为显式极限状态方程,然后根据系统各个失效模式的逻辑结构,由高精度的显式极限状态方程方法计算系统的失效概率和参数灵敏度.与线性展开和响应面法近似极限状态方程相比,文中方法由于采用了基于结构风险最小化原理的支持向量机回归,因而在拟合非线性极限状态方程上表现优越,计算精度高.与直接蒙特卡洛模拟相比,由于该方法采用较少的样本即可近似出概率等价的显式极限状态方程,因而计算效率大幅提高.工程实例表明:所提方法可以处理串联、并联和混合系统的可靠性与可靠性灵敏度分析,具有工程运用价值.     

基于残余力向量法和改进遗传算法的结构损伤识别研究

提出了一种基于残余力向量法和改进遗传算法的结构损伤识别方法。文中首先对残余力向量法和遗传算法的基本理论进行了介绍。在无噪声的情况下,使用任意一阶模态数据,残余力向量法都能够对损伤进行准确定位。但是,振动测试数据中往往包含噪声,导致运用残余力向量法进行损伤识别完全不可行。考虑到这个问题,在常规模态分析的基础上,以节点的残余力向量构造用于遗传搜索优化的目标函数形式,然后利用改进的遗传算法重点进行了噪声条件下的结构损伤定位和定量研究。最后,本文用一个平面桁架模型进行了数值模拟,验证了所提出方法的有效性,并对方法应用中存在的一些问题进行了深入分析,得出了一些有益的结论。     

残余力向量法在结构损伤识别中的应用研究进展

工程结构的损伤识别技术对于把握结构工作状态及评估结构的安全性与正常使用性能具有重要的意义。近年来基于残余力向量法的损伤识别技术受到了关注并取得了一定的研究成果。文章从基于残余力向量法的损伤识别技术、残余力向量法和灵敏度分析方法相结合、残余力向量法的改进、残余力向量法和人工神经网络技术的结合、残余力向量法和智能算法的融合等5个方面综述了目前国内外基于残余力向量法进行结构损伤识别研究的成果。并根据残余力向量法应用上存在的问题展望了应用残余力向量法进行结构损伤识别时在如何减小误差;如何克服测试信息不完备的影响;如何进行实际工程损伤识别的研究以及残余力向量法的改进以及残余力向量法和智能算法结合等方面的发展趋势。     

基于支持向量机替代模型的可靠性分析

建立了基于支持向量机回归算法和分类算法的替代模型可靠性分析方法,与蒙特卡罗法结合,采用拉丁超立方抽样技术,进行隐式极限状态函数的可靠度计算。讨论了相关参数对支持向量机模型性能的影响,并通过遗传算法进行参数优化,为支持向量机模型的参数选择提供了依据。研究了不同训练样本数量对支持向量机模型预测值精度的影响,进一步证实了支持...     

基于残余力向量的桁架梁损伤识别研究

定义残余力向量为结构的损伤指标,给出了根据结构特征值方程详细推导残余力向量的理论过程.并以简支桁架梁为研究对象,利用残余力向量进行桁架梁的局部损伤识别,成功识别出桁架梁的单一和多处局部损伤;同时考虑实际测量中存在噪声影响,引入了损伤定位指数,分析了噪声对损伤识别精度的影响.理论分析和数值仿真结果表明,残余力向量能有效识别桁架梁的局部中小损伤,且有较好的抗噪性.     

一种基于多尺度和改进支持向量机的光纤陀螺温度漂移建模与补偿方法

为了提升光纤陀螺温度漂移模型建模的准确性及补偿的效果,提出了一种基于改进支持向量机的多尺度建模和回归方法。首先分析了造成光纤陀螺温度漂移的关键因素,给出了建模的属性参数和温度试验。然后根据经验模态分解得到的本征模态函数排列熵的变化趋势,得出了回归精度和熵之间的变化关系,进而提出了基于信号分解的多尺度回归方法。为了提高上述多尺度回归算法的适应性,在传统支持向量机的基础上,提出了基于组合核函数的支持向量机回归算法,以适应不同特性的回归数据集。为了进一步提高回归精度,基于降低回归数据复杂度的分段回归思想,在上述多尺度回归的基础上提出了双-多尺度回归,并验证了方法的有效性。最后,将提出的算法以实际的光纤陀螺温度漂移数据进行验证,结果表明,相比于传统的支持向量机和反向传播神经网络具有更好的回归精度,温度漂移模型也更加精确,以均方误差指标为例,回归精度提升了两个数量级。     

基于支持向量机的锈蚀混凝土梁承载力计算

采用电化学腐蚀的方法加速梁内钢筋锈蚀,使用分级加载方案对受腐蚀钢筋混凝土梁进行了抗弯承载力试验研究,获得了20根不同锈蚀率的钢筋混凝土梁承载力极限值.使用现有的试验数据构成训练样本对,供支持向量机进行预学习.在机理建模方法中,基于线性核函数分别获得了分段式和整体式的回归公式;在黑箱建模方法中,基于径向基核函数获得了黑箱预测模型.通过将预测结果和本文试验值进行对比,验证所提出的基于支持向量机的受腐蚀混凝土梁承载能力预测方法有效性;并将预测结果与其它回归公式对比,表明所提出的预测方法具有预测精度高、适用范围广和预测策略多等优点.     

基于均布荷载挠度曲率的梁结构损伤识别方法

为运用荷载挠度曲线进行损伤识别,通过力法推导了梁结构在均布荷载作用下的挠度曲率理论公式,提出通过损伤前后的挠度曲率差进行损伤定位,针对多跨连续梁均布荷载下挠度曲率指标存在的损伤识别漏判问题,提出逐跨均布荷载挠度曲率指标以避免其影响,并建立了挠度曲率与损伤程度的理论关系式,可对损伤程度进行较精确的定量描述．通过一简支梁和一三跨连续梁算例,考虑多种损伤工况,分析了指标在不同程度噪声水平下的抗干扰能力,验证了挠度曲率损伤指标应用于实际的可行性．     

基于小波变换的钢结构连廊损伤识别

以某实际钢结构连廊为背景,采用ANSYS软件建立连廊结构的三维有限元分析模型,通过现场环境振动测试验证了文中连廊结构模型的合理性.针对这一较复杂结构的损伤识别问题,文中基于小波变换理论,构建了一种“变异放大系数”.本文的数值计算算例表明,利用这种“变异放大系数”曲线的峰值可以更有效地判别损伤位置,而“变异放大系数”峰值的大小则可较方便地判别结构的损伤程度.同时,文中探讨了不同小波函数和尺度伸缩因子对连廊结构单处和两处损伤的识别效果的影响,给出了小波函数和尺度伸缩因子的取值建议.     

固有模态函数振动传递率损伤识别实验研究

针对风荷载、地震荷载等存在但难以精确量测的问题,提出一种无需量测外荷载的新的损伤识别方法。将经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)应用于结构损伤识别,通过求振动响应信号固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的振动传递率,构建了一种新的结构损伤识别参数。对预置不同程度开胶损伤的玻璃幕墙试件进行动态测试,得到不同损伤程度下玻璃幕墙的固有模态函数振动传递率,与无损伤条件下的固有模态函数振动传递率进行比较来识别和评估玻璃幕墙开胶损伤程度。研究表明:此方法无需量测外荷载也能识别结构损伤,损伤参数值能反映损伤大小。     

基于模态数据的长细结构小损伤精确识别研究

本文针对现有的损伤识别方法不能满足部分结构损伤识别精度要求的现状,对结构的小损伤精确识别方法开展研究．以长细结构为研究对象,对具有不同损伤位置和损伤程度的圆柱形的轻阻尼梁结构进行了数值分析和实验研究,应用数值计算方法和实验确定的特征向量和特征频率对长细结构裂缝参数进行识别计算．本文在研究过程中编制了一个创新性的预测程序,通过其一次性生成目标函数图来选择合适的初始参数,从而对识别结果进行分析．研究结果表明,应用本文提出的识别方法,裂缝位置的识别误差可以控制在0.05 %~0.28 %范围内,裂缝深度识别误差低于7 %．     

基于小波包变换的梁式结构损伤定位方法

本文针对梁式结构,基于小波包变换理论,提出一种新的损伤定位方法。该方法利用小波包变换将结构的响应分解到不同的模态,引入曲率公式定义了新的小波能量指标,使得能量指标对损伤位置更加敏感。根据工程实际,构造了对应于结构区域的损伤指标。利用D-S证据理论对得到的各阶损伤指标进行数据融合,从而优化了识别结果。通过数值模拟和实验,对新提出的方法进行了验证,结果表明该方法有效,并可应用于工程实际。     

Multidimensional Damage Identification Based on Phase Space Warping: An Experimental Study

A multidimensional damage identification scheme developed in previous work is modified and investigated experimentally. An experimental apparatus consists of a driven two-well magneto-elastic oscillator, where a cantilever beam vibrates in a magnetic potential field perturbed by two electromagnets. These electromagnets are activated by a computer controlled power supply and their terminal voltages are considered a two-dimensional damage variable. The effect of total change in the supply voltage of the electromagnets is approximately 4% shift in the experimentally measured natural frequencies of small oscillations in each well of the potential. Experimental runs are started in a nominally chaotic regime. The battery voltages are altered on specific trajectories in the damage (voltage) phase space. Damage identification is accomplished based on the elastic vibration data collected using laser vibrometers and a accelerometer. The phase space warping based damage tracking feature vectors are estimated using a new phase space partitioning scheme. The damage identification is achieved by applying smooth orthogonal decomposition to the obtained statistics. The effect of the data record size on the quality of reconstructed damage trajectory is investigated in a series of experiments. It is also demonstrated that the new partitioning scheme considerably improves signal-to-noise ration of the identified damage states.     

含双裂纹圆截面悬臂梁的损伤识别研究

裂纹的萌生和扩展直接影响构件的振动响应,对构件的安全可靠性具有重要影响.本文以圆截面悬臂梁为对象,结合转角模态振型和模态频率等高线,研究了一种双裂纹识别技术.首先,基于应力强度因子和卡氏定理推导了无裂纹梁单元和含裂纹梁单元的刚度矩阵;在此基础上,建立了含裂纹圆截面悬臂梁的有限元动力学方程;然后,结合裂纹对梁转角模态振型和模态频率的影响,提出了双裂纹识别策略.最后,通过算例讨论了双裂纹识别策略的可行性.结果表明,圆截面悬臂梁的模态转角在裂纹位置出现突变,裂纹深度越大转角突变值越大;将识别出的裂纹位置作为已知参数,通过模态频率等高线法,可以准确地识别出双裂纹的深度.     

基于OAET和HHT的混凝土AE源损伤识别方法

针对混凝土材料中所产生的声发射(AE)信号复杂的特点,采用正交异性声发射传感器(OAET)提取结构中特定方向的AE信号。运用Hilbert-Huang变换(HHT)对AE信号进行分析,通过循环应用经验模态分解的方法,将复杂的原始数据序列分解为有限数目的固有模态函数及一个残余项,进而采用Hilbert变换,得到以时间为自变量的信号幅度和瞬时频率函数。文章探讨了基于幅度和瞬时频率函数的损伤识别方法,形成了一种混凝土中复杂AE信号处理及损伤识别的新途径,有助于AE技术的发展与推广应用。     

基于提升小波变换和互相关函数的梁式桥损伤检测

为了有效地提取梁式桥的损伤特征,提出了一种将提升小波变换与互相关函数幅值向量相结合的损伤识别的方法。首先利用提升小波变换将车载作用下梁桥结构的加速度响应分解到单阶模态上,再对提升重构后得到的第一阶响应进行互相关处理,利用提出的损伤指标来进行损伤定位。通过数值仿真和模拟实验,验证了方法的有效性,讨论了噪声及测点稀疏对识别结果的影响,结果表明该方法具有良好的噪声鲁棒性。另外,在综合考虑经济性和识别结果准确性的情况下,给出了合理的测点布置方式。