基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法

本文提出了基于“能量—损伤”原理，综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中，时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显，把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例，阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，取得了令人满意的结果。     

基于BP网络的框架结构损伤的多重分步识别理论

本文介绍了基于BP网络的框架结构损伤识别的多重分步识别方法，这一方法采取先确定有损伤的层，再确定层内有损伤的杆件最后确定损伤程度的策略，具有所需网络学习样本少和识别准确性与精度高的优越性，文中通过一个钢框架模型的模拟地震振动台试验的应用，详细说明了该方法的应用过程及有效性。     

基于运营环境和提升小波变换的桥梁损伤检测研究

根据损伤桥梁在车辆荷载作用下的动力响应特点,以及提升小波变换对信号突变信息的放大功能,提出了利用桥梁运营荷载作用下加速度响应提升小波变换系数的分布特性对结构损伤进行识别的方法。首先,采集桥梁在行车荷载作用下的加速度响应信号;然后,对加速度响应信号进行提升小波变换,分别利用加速度响应信号、加速度响应信号差,提升小波变换系数空间变化的峰值识别损伤位置;最后,对行车速度、损伤位置、损伤程度和测量噪声对损伤识别效果的影响进行了分析讨论。结果表明：在行车速度8m/s以下、测量噪声不高于5%情况下,利用运营荷载作用下桥梁单点动力响应信号提升小波变换,可以实现桥梁多处损伤的检测和识别。     

小波分析在结构损伤识别中的应用

为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤识别的三种方法:基于时域响应的方法、基于空间域响应的方法和小波分析与其他方法联合使用,接着分析了各种方法的应用现状、适用范围和存在的问题。通过比较可以看出小波分析用于结构损伤识别有着广阔的应用前景,本文最后针对进一步研究的方向提出了五点建议。     

基于小波分析的结构损伤检测研究进展

近10几年来,在土木和机械领域结构损伤识别方法已引起不同领域的相关学者的极大研究兴趣。小波分析是一种新的数学分析和信号处理工具,可以对非稳态信号进行详细的时频分析,是传统傅里叶分析所不能及的,已广泛应用于土木、机械和航空工程领域中,特别是在结构损伤识别和健康监测中的应用尤为突出。本文回顾和总结了小波分析理论及其在结构损伤识别、损伤定位和损伤程度确定中的应用,对今后的研究进行了讨论和展望。     

基于小波能量分布向量的结构损伤识别

利用小波变换时-频局部化性能,提出了基于小波能量分布向量的结构损伤识别方法。首先建立无损结构响应信号小波能量分布的总体向量;其次,将实测动力响应信号分解为小波包组分,计算其小波能量分布向量(样本向量);通过样本向量和总体向量之间的马氏距离识别损伤。该方法仅利用单测点结构响应数据进行损伤识别,实验方便,计算简单,并通过钢梁试验对损伤识别方法进行了试验验证,识别结果表明小波能量分布向量是一个比较好的结构损伤指标。     

小波分析在T梁结构损伤识别中的应用研究

为了提高结构损伤识别的精确度和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中.本文介绍了梁结构在完好状态与损伤状态下振动测试加速度差的理论分析,证明了小波分析加速度差应用于桥梁结构损伤检测的可行性.然后以小波分析为工具,在桥梁结构不同损伤状态下,以移动荷载作用下各节点的加速度时程曲线差为研究对象,来识别结构的损伤状态.并通过试...     

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.     

框架结构损伤识别的改进直接解析法

在一般直接解析法的基础上进行模态截尾误差的改进,从而大大降低了测量模态数目,而且识别效果也很好,但迭代次数多且收敛比较慢,本文通过改进方程解法来提高其速度。作者将约束最小二乘法迭代迅速的特点和极小最小二乘法搜索寻优功能相结合,提出了一种混合迭代求解方法,改进的方法充分组合了一般方法的搜索能力强和约束最小二乘法求解精度高的优点,从而解决了改进模态截尾误差后迭代收敛慢的问题。通过对五层两跨的平面框架结构进行损伤识别数值模拟分析后表明改进的方程解法是有效的,与一般的方法相比,算法收敛速度明显加快,求解精度明显提高,验证了改进后方法的可行性与准确性。     

钢筋混凝土框架结构地震损伤的识别与试验分析

通过单层及多层钢筋混凝土框架模型的地震损伤模拟试验，揭示了钢筋混凝土结构地震损伤与动力特性变化的关系；概据损伤力学方法，建立了利用可识别参数的地震损伤模型；提出了结构损伤状态参数的识别方法和以上此为基础估计结构地震损伤的方法，从而为钢筋混凝土框架结构的震后损伤识别和修得加固提供了理论依据。     

基于统计的小波包分析的输电塔结构损伤预警

本文针对输电塔结构的损伤特点,提出了基于统计过程控制理论和小波包分析实现输电塔结构损伤预警的方法。首先将振动测试信号进行小波包分解,然后以小波包系数节点能量作为识别损伤的特征向量建立相应的损伤因子,通过统计过程控制理论计算其单侧置信上限,实现输电塔结构的损伤预警。为了证明该方法,对一个三层输电塔结构模型进行了试验研究,结果表明该方法能够有效地识别损伤的发生。     

基于小波包分解和模糊聚类的网格结构损伤诊断方法

本文针对网格结构的特点,利用其在快速正弦扫频激励下的动力响应,基于小波包分解频带能量分析和模糊聚类法,提出了一种适合于网格结构的损伤诊断方法。利用两个传感器损伤信息的联合诊断,有效地解决了使用一个传感器无法检测出对称损伤的难题。利用有限元模拟,应用上述方法对一单层球面网壳结构进行了损伤诊断。结果表明,对网壳杆件较小程度的损伤,子频带能量成分变化敏感,用其构造诊断向量和建立损伤样本库,并进行模糊聚类和目标识别,基本可以正确地识别出网壳杆件的损伤位置和程度。同时该方法测试时间短,使用设备少,有可靠的理论基础,具有一定的工程应用参考价值。     

基于BP神经网络的网格结构损伤识别与试验研究

针对网格结构中杆件数量众多,但节点数总是远远小于杆件数的特点,损伤识别中采用了基于BP神经网络技术和面向节点的损伤初步定位方法的网格结构损伤识别的三步法。对双层柱面网壳结构模型在不同杆件去掉时的四种损伤情况下的振动特性进行了实测,并以实测低阶模态的频率变化率和少数测点的振型分量作为神经网络输入参数,对模型的各种损伤情况进行了识别。结果表明,所用的方法可以精简神经网络的结构,并提高其模式识别的能力。该方法可用于对大型复杂结构的损伤识别。