苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用（2）：主梁损伤预警

为了建立＂环境因素归一化＂的苏通大桥主梁损伤预警方法,本文对苏通大桥主梁240天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究。分析结果表明,苏通大桥主梁的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性,其特征频带能量比的日平均值,随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200%的变化。在此基础上,采用6次多项式模型对小波包能量谱—温度进行了统计建模,并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别。结果表明,运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对斜拉桥实测小波包能量谱的影响,较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10%的异常变化,适合于苏通大桥主梁的实时在线监测。     

基于模态曲率法的大跨度斜拉桥损伤识别

大跨度斜拉桥是重要的交通结构,研究其在主梁损伤条件下的损伤定位问题具有重要的工程价值。合理选择设计参数并对其进行敏感性分析,根据现场实测的桥梁动力特性数据,通过调整选定的设计参数对初始的有限元模型进行修正。在基准有限元模型的基础上,通过模拟不同位置和不同程度的主梁损伤,探讨了模态曲率法对结构损伤识别的有效性。结果表明,模态曲率法能够对大跨斜拉桥进行初步的损伤定位,确定主梁单处损伤和多处损伤的损伤位置;对于单处损伤,在噪声水平3%的情况下仍具有较好的适用性。从而为后期更为精确的桥梁结构损伤检测提供依据。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用（1）：拉索损伤识别

采用改进的RBF神经网络建立了苏通大桥拉索损伤识别方法。2个不同阶固有频率之比是仅与损伤位置有关的结构振动参数,据此定义了用于损伤定位的损伤特征指标,并用其来训练神经网络;提出了基于R＋^2准则与Jackknife校验的改进RBF算法,以有效地控制RBF网络的过拟合现象。算例结果表明,所提出的方法可以较好地对苏通大桥斜拉索进行损伤识别。     

基于曲率模态曲线的结构损伤识别方法

采用曲率模态对简支梁的单处和多处损伤进行了识别研究。首先用ANSYS有限元程序建立模型,并计算得到了位移模态振型;针对噪声下具有不同损伤状况的结构,进行了曲率模态分析,通过曲率模态曲线的畸变定位损伤位置,然后利用最小二乘拟合法计算了损伤处的有效面积,并估计了其损伤程度。数值分析表明:曲率模态对结构的损伤较敏感,它无需原始结构的模态参数,仅需低阶模态信息便可准确方便的识别结构的损伤位置,识别过程中在引入随机误差情况下各指标识别效果的比较结果表明,所提方法能有效估计损伤程度,可为今后结构损伤识别提供参考。     

基于应变模态的钢结构构件焊缝损伤定位方法的研究

本文探讨了用应变模态对钢结构焊缝损伤进行识别与定位的方法。应变模态对结构局部损作斩反应敏感，是对结构进行微小损伤诊断的较理想的损伤识别指标。文中以一简支工字型梁为研究对象，分别采用基于应变模态差的三种定位准则和神经网络方法，对其进行了单处和两处焊缝损伤定位的研究。结果表明，基于应变模态差的定位准则对于这两种情况的损伤都具有较高的定位识别率，但不能区别出单处和两处损伤；而采用神经网络方法不仅可以区别出单处和两处损伤，而且训练好的网络对受噪声污染的测试样本也具有较好的识别效果。     

基于双层深度置信网络的梁桥结构损伤识别方法研究

为高效准确识别桥梁结构损伤,将深度学习与结构动力特性相结合,提出基于双层深度置信网络的桥梁结构损伤识别方法。首先取结构前3阶竖向振动频率和跨中节点前3阶竖向振动模态位移为参数,将其共同作为首层深度置信网络(DBN)的输入数据对结构的损伤位置进行识别;然后以1阶竖向振动的模态位移差作为参数,基于二层DBN对结构损伤程度进行预测;最后以郑许市域铁路桥梁为例进行验证。计算结果显示,当不考虑误差时,基于双层深度置信网络的结构损伤方法进行识别且结果精确;当噪声程度不超过10%时,定位识别结果准确率达100%;当噪声程度不超过15%时,定量识别结果最大绝对误差限不超过1.15%,识别结果准确;与传统的BP神经网络方法相比,本方法识别精度更高,抗噪性更强。     

对结构损伤识别中曲率模态方法的改进

曲率模态在结构损伤识别中有很好的应用。针对模态分析中某几阶曲率模态曲线未能有效地反映损伤的情况,本文提出对曲线进行一次数值微分的处理方法,计算结果表明这种方法能进一步提高曲率模态对损伤的敏感性,是一种很好的辅助处理数据方法。     

基于类柔度差曲率和频率摄动的结构损伤识别

为提高梁式结构损伤诊断的效率,提出一种基于类柔度差曲率和频率摄动的结构损伤识别方法。首先根据结构振动理论,研究广义柔度矩阵计算公式;再利用模态柔度对结构损伤灵敏性高的优点,改进基于柔度差曲率的损伤定位指标,定义类柔度差曲率LCFC损伤指标,并初步识别损伤;最后基于矩阵摄动进行结构损伤识别结果确认。考虑多种损伤工况,对一简支梁结构进行损伤识别数值模拟验证。结果表明:仅使用一阶模态,建立的类柔度差曲率LCFC指标对梁式结构损伤定位具有良好的诊断效果,且计算工作量小;对于含边界损伤单元的多损伤工况,当损伤程度大于10%时,LCFC指标识别有效;当损伤程度不大于25%时,各工况二阶摄动识别结果精度较高,相对误差较一阶摄动结果明显降低,证明了该方法的实用性、有效性和精确性。     

曲率模态小波法用于网壳结构损伤的识别和定位

工程结构损伤的识别与定位研究以往主要针对梁、框架等结构形式,根据大跨度空间结构杆件和节点繁多等特点,提出用曲率模态和小波混合方法对空间结构的损伤进行识别和定位.以跨度100 m的Schwedler网壳结构损伤前、后的曲率模态作为标识量,分别通过离散和连续小波变换,判断网壳结构有无损伤和损伤位置,统计了小波系数差与结构损伤的图形关系,计算了各种损伤工况下该方法判断损伤的准确程度.结果发现基于曲率模态和小波方法的大跨度网壳结构损伤定位精度很高,充分证明该方法对此类结构损伤定位具有有效性和实用性.     

基于损伤部位向量法的钢框架损伤识别研究

对损伤部位向量(DLV)法作了简单介绍,并用该方法对钢框架进行了损伤识别和损伤定位。该方法假定结构损伤前后为线性,对结构损伤前后柔度矩阵差进行奇异值分解,将奇异值为零所对应的向量,作为静荷载施加在无损结构的测点位置,则应力为零的单元为可能损伤的单元。对3种不同工况的钢框架进行了振动模态试验,用前3阶模态参数构造框架的柔度矩阵,按照DLV法对其进行了损伤识别,识别结果与已知损伤情况相一致。从测试自由度不完备、噪声和振型质量归一化系数这3个方面对识别效果进行了分析,结果表明:当损伤使结构动力特性有微小改变时,使用该方法不易定位损伤,应结合局部损伤识别方法进行判定;当损伤使结构动力特性有较大改变时,该方法能有效识别损伤的单元。DLV方法概念简单,理论明确,不受结构类型的限制,不需要结构的数学模型和模型缩聚或扩展技术,只需获得结构损伤前后的前几个低阶模态参数,即可识别结构一处或多处损伤,实际应用时可操作性强。     

基于振动方法的汲水门大桥损伤检测研究

基于高精度三维有限元模型以及模态灵敏度分析结果,对汲水门大桥损伤检测进行了数值模拟研究.该研究采用三阶段层次识别策略,首先确定损伤的发生,然后,确定损伤所在的区域,最后确定具体的损伤构件及损伤程度.所获得的汲水门大桥损伤识别模拟研究结果表明了本文所采用的策略与方法的可行性与实用价值.     

基于振型加权模态柔度的梁桥损伤识别方法

为了采用结构柔度矩阵进行损伤识别,由均匀荷载面曲率差指标推导出一种加权柔度矩阵指标构造方法,权值分别取振型、振型曲率和、振型曲率符号函数构造出三个新的损伤指标。基于结构损伤前后指标的相对变化及节点损伤程度和单元损伤程度的关系,提出了指标的结构损伤程度计算方法。采用一简支梁和一三跨连续梁算例,考虑多种损伤情况,与均匀荷载面曲率差指标进行了对比分析,表明振型曲率符号函数加权损伤指标仅需前几阶模态便能进行损伤检测,具有良好的损伤定位能力,并能准确识别损伤程度。     

基于峰值位移均值识别非线性结构的损伤

目前对结构进行损伤识别的方法大多基于结构振动信号的变化而进行，不同振动信号在不同环境下的损伤识别能力各不相同。为验证振动信号在随机环境下的的识别效果，以随机振动理论为基础，针对非线性结构的损伤识别问题，提出了利用结构峰值位移均值进行损伤识别的新方法。该方法不需要结构损伤前的模态参数。通过对两种不同类型非线性结构的数值模拟分析，对该方法进行了验证。结果表明，该方法能够有效识别结构的单处损伤、多处损伤以及损伤程度，充分显示了该指标检测损伤的准确性和敏感性。     

基于高斯曲率模态相关系数的梁桥支座损伤识别研究

为方便地检测梁桥支座损伤,提出了利用运营桥梁实测模态位移结合其无损状态的模态位移判断支座损伤的高斯曲率模态相关系数法。通过简支梁桥的室内试验,验证了利用高斯曲率模态相关系数判定支座损伤的合理性以及该方法中无损状态下的模态位移可以通过模态试验和有限元模拟两种方法获得。利用该方法对实际简支梁桥和连续梁桥进行的支座损伤识别结果表明:高斯曲率模态相关系数法可准确识别出单支座和多支座损伤的支座损伤位置,具有较强的鲁棒性,可将此方法应用于实际工程中的支座损伤识别。     

STFT变换在高层框架结构地震损伤程度识别中的应用

为了研究地震作用下高层框架结构的损伤程度信息,以结构刚度折减率为损伤程度指标,以结构的频率变化率为损伤程度识别参数,采用Matlab模拟结构在不同的损伤程度指标下的加速度响应数据,利用短时傅里叶变换方法对响应数据分析得到结构的模态参数,从而建立损伤程度指标与结构模态参数的函数关系。将损伤结构的模态参数代入函数关系式计算结构的损伤程度指标。采用同济大学振动台试验数据,利用此方法识别结构的损伤程度与振动台试验观察到的损伤程度高度吻合。     

基于偏最小二乘线性求解的结构损伤识别

基于模态参数化线性求解结构损伤的识别方法在工程中具有较为广泛的应用。然而，在噪声的干扰下，当结构可测量的模态阶数较少时，利用该方法求解的结果会出现大量的虚假损伤，严重扰乱真实的损伤信息。针对此问题，引入了一种基于偏最小二乘多线性回归建模的方法来对损伤识别结果进行降噪处理。通过对损伤结构的频率和振型信息添加一定水平的噪声干扰，分析确定结构单元的损伤参数，并利用偏最小二乘法重构线性方程组。同时，选择识别结果较为稀疏的解作为标准样本点，利用奇异值分解法回代求解结构的损伤参数。以桁架模型为例的数值模拟结果表明，在噪声干扰下，该方法与传统最小二乘法和奇异值分解法相比，不仅损伤识别结果准确，而且能够最大程度抑制虚假损伤的产生。     

基于曲率模态和小波变换的结构损伤位置识别

小波变换具有在时域和频域内表征信号局部特性的能力,能够在不同尺度下对结构响应中的突变信号进行放大和识别.在结构曲率模态基础上,本文提出了一种基于小波变换的结构损伤检测和定位方法.利用双正交小波函数对损伤前后结构的曲率模态进行小波变换,用损伤前后小波变换系数残差建立了结构损伤指标,通过小波变换系数残差的分布统计情况判定损伤的存在并确定其位置.应用简支梁数值模拟结果对该方法进行了验证.     

基于自然激励技术和FT时移特性的模态阻尼比识别方法

基于环境激励下结构动力响应信号分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的一个重要环节,目前为止,要得到较为可靠的识别结果仍有一定困难,尤其是模态阻尼比。基于自然激励技术和傅里叶变换的时移特性,提出了一种新的结构模态阻尼比估算方法,通过理论推导和仿真算例验证了该方法的可行性,进而利用一刚构-连续组合梁桥在环境激励下的动力测试数据,通过该方法对其阻尼比进行了识别,并将识别结果与数据驱动随机子空间法的识别结果进行了对比。结果表明:提出的方法可以减轻噪声影响,得到可接受的识别结果,可为大型工程结构阻尼比的识别提供一个方便和有效的途径。     

珠江黄埔大桥模态频率连续监测中的温度影响Ⅰ:频率识别

为研究环境温度对珠江黄埔大桥频率监测的影响,首先要对大桥模态频率进行连续识别。珠江黄埔大桥上架设的监测系统为强震动台阵,相较于其他健康监测系统测点较少,因此,应基于强震动台阵系统的特点,选取合适的方法对大桥频率进行识别。本文通过对比分析平均正则化功率谱法(ANPSD)、频域分解法(FDD)和协方差驱动的随机子空间法(Cov-SSI)的识别结果,择优应用于珠江黄埔大桥的频率自动识别中。采用珠江黄埔大桥强震动台阵记录的2013年4月至11月加速度响应数据进行频率识别,识别结果可用于观测和研究大桥频率在环境影响下的波动情况。     

基于应变模态法识别刚架桥梁的损伤

基于应变模态方法，对刚架桥的损伤识别进行了研究。通过对某刚架桥在不同损伤工况下的数值仿真计算，探讨了应变模态方法用于刚架桥损伤识别的能力。计算结果表明：利用应变模态差曲线能比较准确地识别出刚架桥的损伤位置；应变模态差曲线在刚架桥损伤单元处的跳跃幅值随单元损伤程度的增加而增大，依此可定性地识别出刚架桥的损伤程度。