基于灵敏度分析的结构损伤识别中的传感器优化配置

本文提出了结构损伤识别中的传感器测点优化配置的方法。该方法是通过仅考虑结构刚度变化的结构特征灵敏度分析，以结构各自由度的损伤信息为条件，计算出结构的Fisher信息阵，并且考虑到Fisher信息阵的逆阵可能不存在，而将Fisher信息阵对应于每个自由度进行分解，通过计算每个分解的Fisher信息阵的迹而确定每个自由度含有的损伤信息的多少，从而从结构的全部自由度中去掉那些含损伤信息少的自由度。建立直接利用结构不完整的实测模态来定位结构的损伤，避免结构模态扩阶带来不必要的误差。最后，通过数值算例表明，该方法能有效地识别出结构的损伤。     

基于有限测点模态信息的结构物理参数识别

研究了测试信息不完备情况下的结构参数识别问题,针对稀疏模态的结构系统,提出了基于有限测点模态信息的优化识别算法。该算法通过有限测点上的模态参数构造关于结构物理参数的目标函数,然后采用遗传算法进行参数识别。最后一数值算例说明了该算法的可行性。     

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。     

改进曲率模态识别桥梁损伤位置方法研究

结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一是结构损伤识别。基于曲率模态对结构局部损伤比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,本文提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率的变化的改进的结构损伤识别方法。随机子空间方法是一种行之有效的基于环境激励的结构状态识别方法。该方法的主要优点是无需人工激励,不中断桥梁的运营。为此,论文提出了一种不中断桥梁运营的基于改进曲率模态的桥梁结构损伤识别方法。最后用一三跨连续梁的有限元模型对该改进方法进行了验证。结果表明,采用随机子空间结合改进的曲率模态方法可以在不中断桥梁运营的前提下有效地识别出桥梁的损伤状况。     

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。     

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。     

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.     

基于应变模态的结构损伤定位方法

针对简支梁的单一位置及其多位置损伤，利用结构有限元分析软件计算得到简支梁的位移模态，再通过应变和位移之间具有一阶导数的关系，对简支梁进行了应变模态分析。结果表明，应变模态对损伤比较敏感而位移模态对损伤不够敏感；当损伤发生在应变模态的节点处时，损伤不易被识别，但是可以结合多阶应变模态进行损伤识别。最后对应变模态法的工程实用性进行了评价。     

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。     

工作状态下梁及桥梁模态与损伤识别的新方法

工作状态下桥梁结构的模态参数识别是桥梁损伤识别的重要环节,考虑桥梁检测的实用性,桥梁检测一般应建立在环境激励的基础上,已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别的精度较高,而对位移模态的识别则误差较大。提出了一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,建立了该方法的初步模型,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并通过数值模拟对该方法的有效性进行了说明。     

Morlet 小波用于环境激励下的模态参数识别研究

本文分别从卷积和Parseval定理的角度推导了非正交小波变换系数的实用计算方法。在环境激励下以互相关函数代替系统的自由响应数据,给出了基于Morlet小波变换的频率、阻尼比的参数识别方法,重点介绍了基于最小二乘法的振型识别技术。采用2层楼仿真算例和潮白河桥应用实例验证本算法,识别结果表明基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够有效地识别出环境激励下系统的模态参数。     

基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数

基于振动的结构健康监测的前提是从振动测试信号中提取结构模态参数。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法,可以有效地从环境激励的结构响应信号中提取结构模态参数。在随机子空间识别方法中,确定系统的阶数是该方法的关键工作,稳定图方法是一种比较新颖的确定系统阶次的方法。但是随机子空间方法容易产生虚假模态,这也是随机子空间方法的一个主要缺陷。因此针对于这一缺陷提出了一种基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数方法,该方法的基本思想是将在现场采集的结构的输出信号进行分段,将各段信号用随机子空间结合稳定图进行识别,然后将所有各段所识别的模态参数再一次用稳定图方法进行分析,得出结构的模态参数。最后用一三跨连续梁的数值模型对该方法进行验证,结果表明该方法具有良好的识别效果。     

基于模态分析和神经网络的裂缝损伤识别

提出了裂缝损伤诊断的神经网络方法,探讨了用模态技术和神经网络对混凝土结构裂缝损伤进行识别与定位的方法。文中以一简支矩形截面梁为研究对象,通过完好结构和损伤结构的有限元分析,获取两者的损伤标识量,输入BP神经网络训练。以损伤位置和裂缝高度作为输出参数,对其进行单处损伤定位的研究。数值仿真结果表明,采用神经网络方法可以对裂缝做出较好的诊断。     

Structural modal parameter identification and damage diagnosis based on Hilbert-Huang transform

Traditional modal parameter identifi cation methods have many disadvantages,especially when used for processing nonlinear and non-stationary signals.In addition,they are usually not able to accurately identify the damping ratio and damage.In this study,methods based on the Hilbert-Huang transform(HHT) are investigated for structural modal parameter identifi cation and damage diagnosis.First,mirror extension and prediction via a radial basis function(RBF) neural network are used to restrain the troublesome end-effect issue in empirical mode decomposition(EMD),which is a crucial part of HHT.Then,the approaches based on HHT combined with other techniques,such as the random decrement technique(RDT),natural excitation technique(NExT) and stochastic subspace identifi cation(SSI),are proposed to identify modal parameters of structures.Furthermore,a damage diagnosis method based on the HHT is also proposed.Time-varying instantaneous frequency and instantaneous energy are used to identify the damage evolution of the structure.The relative amplitude of the Hilbert marginal spectrum is used to identify the damage location of the structure.Finally,acceleration records at gauge points from shaking table testing of a 12-story reinforced concrete frame model are taken to validate the proposed approaches.The results show that the proposed approaches based on HHT for modal parameter identifi cation and damage diagnosis are reliable and practical.     

结合灵敏度修正的遗传算法的结构损伤诊断

提出了1种结合灵敏度修正的遗传算法进行结构损伤诊断。在遗传算法计算过程中加入灵敏度修正操作,使遗传过程得以快速收敛并增加了识别准确性。利用4层平面框架进行数值模拟,识别结果表明,本文所提出的结构损伤识别方法比常规遗传算法有效。     

基于多尺度卷积神经网络的结构损伤识别研究

为了利用结构振动响应的时间多尺度特征来提升卷积神经网络识别结构损伤的能力,给出了两种用于结构损伤识别的多尺度卷积神经网络,即多尺度输入和多尺度卷积核卷积神经网络.对于多尺度输入卷积神经网络,将通过下采样和滑动平均获取的具有不同时间尺度特征的振动信号输入固定尺寸卷积核的分支卷积神经网络;对于多尺度卷积核卷积神经网络,则将...     

Output only modal identification and structural damage detection using time frequency ＆ wavelet techniques

The primary objective of this paper is to develop output only modal identifi cation and structural damage detection.Identif ication of multi-degree of freedom(MDOF) linear time invariant(LTI) and linear time variant(LTV—due to damage) systems based on Time-frequency(TF) techniques—such as short-time Fourier transform(STFT),empirical mode decomposition(EMD),and wavelets—is proposed.STFT,EMD,and wavelet methods developed to date are reviewed in detail.In addition a Hilbert transform(HT) approach to determine ...