结构损伤识别方法研究综述

对工程结构进行损伤识别与检测,可以发现结构损伤位置,评估损伤程度,为结构加固与修复提供依据,从而保证工程结构正常运行,进而保护人们生命财产安全,因此结构损伤识别方法研究一直是土木工程领域重要研究课题。结构损伤识别方法总体上分为确定性方法和不确定性方法,相比于确定性方法,不确定性方法考虑了识别过程中不确定因素的影响,成为目前损伤识别领域的研究热点。本文回顾了确定性方法和不确定性方法发展历程,阐述了几种常见的损伤识别方法及其优缺点,并根据国内外研究现状对结构损伤识别方法发展进行了展望,可供损伤识别方法研究与应用参考。     

土木工程结构安全性评估、健康监测及诊断述评

阐述了土木工程结构的安全性评估、健康监测及损伤诊断的必要性和迫切性，系统论述了结构健康监测和诊断的概念、理论和方法，重点讨论了传感器的优化布置、损伤识别等健康监测中的关键问题，介绍了光纤等新型传感器的应用情况，最后指出了值得进一步研究的问题。     

基于结构动态响应统计特征的损伤指标研究

为了提高土木工程结构损伤识别的可靠性和有效性,本文提出一种基于结构动态响应统计特征的损伤指标,并对其可行性进行研究。文中首先在结构随机振动理论基础上推导出结构动态响应（包括位移、速度和加速度）的统计特征（包括均值和方差）与结构损伤位置和损伤程度之间的关系;然后通过敏感性分析确定以结构位移的方差作为结构损伤识别的损伤指标;最后,数值模拟-六层钢筋混凝土框架结构在白噪声激励下的动态响应,观察在不同损伤位置和损伤程度下结构动态位移方差的变化,从而对选择结构位移的方差作为损伤指标的可行性进行评估。研究得出结论,使用结构动态响应的统计特征作为土木工程结构损伤识别的损伤指标是可行的。     

塘18井天然气逸出量中短期地震前兆异常的统计—模糊识别

本文综合利用统计和模糊识别方法处理了塘18井天然气逸出量连续7年的观测资料。所用的统计方法是方差分析,模糊方法则为模糊模式识别的直接方法。使用统计处理后的曲线比原观测值曲线更容易判别出地震前兆异常。在用统计方法识别出趋势性异常的基础上,可进一步采用模糊数学方法来识别中、短期地震前兆异常。 本文的研究结果表明,用统计-模糊识别方法可重点预测在离该井300公里以内的北东—南西方向上发生的M_s≥4.5地震。 本文最后探讨了用统计-模糊识别方法得出的中、短期地震前兆的某些特征,并作了简要的讨论。     

深圳市民中心屋顶网架结构支撑钢牛腿瞬时应力场的识别

结构健康智能监测是当前国内外土木工程界新的研究热点和难点，具有重要的理论和工程应用价值。本文以深圳市民中心屋顶网架结构的智能监测系统为实际应用背景，系统地阐述了网架结构支撑钢牛腿基于神经网络的瞬时应力场识别方法及关键点工作状态评估与多级报警的方法。     

光纤健康监测方法在土木工程中的研究与应用进展

在土木工程领域，光纤智能健康监测方法是对建筑物或构筑物的健康状况进行检测的一种新方法。本文首先论述了光纤智能健康监测系统的构成，然后对国内外光纤健康监测系统在土木结构中的研究与应用进行了回顾，介绍了光纤传感器的种类、原理、特点和当前应用的状况，重点介绍了光纤位移传感器和布拉格光栅（Bragg grating)应变传感器，最后展望了光纤智能健康监测方法在土木结构中的应用前景。     

土木工程智能结构体系的研究与发展

本文概要综述了感知材料、驱动材料和自修复材料等三大类主要的智能材料在土木工程中应用的概况;阐述了土木工程结构智能监测、健康诊断、损伤修复和振动控制的发展趋势和近期研究的主要方向以及对智能材料的发展和改性的要求。     

极值理论在地震危险性分析中的应用与研究

本文对极值方法的Ⅰ-Ⅲ型和Ⅰ型修正式四种分布模型以及在地震应用过程中的识别方法、参数估计、检验方法、应用范围和预测效果等进行了研究和探讨；对各模型与实际资料偏离程度和存在的问题给出了基本估计；对模型类型的选择给出了两种较实用的检验方法和应用上的一些具体的建议。为拓展极值方法在地震危险性分析中的应用范围，本文还给出了13种与地震预报有关的公式和预报方法。     

应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究

本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法，然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法，并且应用BP网络进一步建立了大型桥梁结构各子结构内部的损伤位置和损伤程度的识别方法，数值模拟了一大跨度斜拉桥子结构损伤以及子结构内部损伤的识别过程，最后得出结论：(1)基于自组织竞争网络的子结构损伤识别方法能迅速准确地识别大型结构的损伤情况；(2)基于BP网络所建立的结构损伤识别方法，能对子结构中结构损伤的位置和程度进行进一步的识别；(3)基于人工神经网络技术的结构损伤识别方法是大型土木工程结构损伤识别的有效方法，可在工程结构损伤识别中广泛应用。     

基于振动台试验的RC框架模型修正及模拟损伤识别

利用有限元模型修正技术综合利用理论建模和实验建模的优点,可以得到更加符合结构实际的基准模型,为结构动力分析、损伤诊断及健康监测提供更可靠的依据。基于一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录,采用特征系统实现算法对该模型结构进行模态参数识别,识别结果与有限元分析结果之间存在明显的差异。采用基于灵敏度分析的参数型有限元模型修正技术,选择识别精度较高的实测模态频率为修正基准,以构件的弹性模量和密度为修正参数,对该框架的初始有限元模型进行了修正,得到基准有限元模型。进一步以基准有限元模型为标准,以构件弹性模量的降低模拟结构的损伤,对两种假设工况下的损伤结构进行修正,得到构件弹性模量的变化值并与假设的降低值对比,验证了有限元模型修正技术在结构损伤识别中应用的可行性。     

Bayesian spectral density approach for modal updating using ambient data

The problem of identification of the modal parameters of a structural model using measured ambient response time histories is addressed. A Bayesian spectral density approach (BSDA) for modal updating is presented which uses the statistical properties of a spectral density estimator to obtain not only the optimal values of the updated modal parameters but also their associated uncertainties by calculating the posterior joint probability distribution of these parameters. Calculation of the uncertainties of the identified modal parameters is very important if one plans to proceed with the updating of a theoretical finite element model based on modal estimates. It is found that the updated PDF of the modal parameters can be well approximated by a Gaussian distribution centred at the optimal parameters at which the posterior PDF is maximized. Examples using simulated data are presented to illustrate the proposed method. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

A correlation between pulse diagnosis of human body and health monitoring of structures

The concept of health monitoring is a key aspect of the field of medicine that has been practiced for a long time. A commonly used diagnostic and health monitoring practice is pulse diagnosis, which can be traced back approximately five thousand years in the recorded history of China. With advances in the development of modem technology, the concept of health monitoring of a variety of engineering structures in several applications has begun to attract widespread attention. Of particular interest in this study is the health monitoring of civil structures. It seems natural, and even beneficial, that these two health-monitoring methods, one as applies to the human body and the other to civil structures, should be analyzed and compared. In this paper, the basic concepts and theories of the two monitoring methods are first discussed. Similarities are then summarized and commented upon. It is hoped that this correlation analysis may help provide structural engineers with some insights into the intrinsic concept of using pulse diagnosis in human health monitoring, which may be of some benefit in the development of modem structural health monitoring methods.     

Unsupervised fuzzy neural network structural active pulse controller

Applying active control systems to civil engineering structures subjected to dynamic loading has received increasing interest. This study proposes an active pulse control model, termed unsupervised fuzzy neural network structural active pulse controller (UFN‐SAP controller), for controlling civil engineering structures under dynamic loading. The proposed controller combines an unsupervised neural network classification (UNC) model, an unsupervised fuzzy neural network (UFN) reasoning model, and an active pulse control strategy. The UFN‐SAP controller minimizes structural cumulative responses during earthquakes by applying active pulse control forces determined via the UFN model based on the clusters, classified through the UNC model, with their corresponding control forces. Herein, we assume that the effect of the pulses on structure is delayed until just before the next sampling time so that the control force can be calculated in time, and applied. The UFN‐SAP controller also averts the difficulty of obtaining system parameters for a real structure for the algorithm to allow active structural control. Illustrative examples reveal significant reductions in cumulative structural responses, proving the feasibility of applying the adaptive unsupervised neural network with the fuzzy classification approach to control civil engineering structures under dynamic loading. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

中国结构控制的研究与应用

建筑结构传统的设计方法是依靠结构自身的能力耗散振动能量,近十几年来,减小建筑结构在强烈地震地面运动和风荷载作用下的损失,越来越引起科学家和工程师的关注。结构振动控制的研究和应用已经取得了可喜的成果,迄今为止,许多振动控制的方法已经成功地应用于实际工程中,本文的目的是回顾中国振动控制在土木工程结构中的研究和应用情况。其中包括：基础隔震和被动控制技术,主动控制,混合控制和半主动控制以及国家自然科学基金