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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于振型曲率演化法的RC框架结构地震损伤识别

为快速识别地震导致的框架结构损伤,采用一种新的损伤识别方法,即振型曲率演化法。该方法采用S变换对结构顶部的加速度进行分析,进而得出地震前与地震期间的两个重要时刻,然后通过计算这两个时刻的振型曲率差识别结构薄弱层位置。为验证该方法的合理性和有效性,以6层3跨RC框架结构为例,在不同地震波和不同调幅工况下,分别对比振型曲率演化法与单参数层间位移角、双参数损伤指数两种损伤指标识别的结构薄弱层位置。在此基础上进一步研究了振型曲率差与两种损伤指标之间的相关性,并建立了线性关联模型来识别薄弱层损伤程度。结果表明：振型曲率演化法与两种损伤指标在不同地震工况作用下识别的薄弱层有很好的一致性,说明该方法能够准确识别结构薄弱层位置。振型曲率差与两种损伤指标之间的拟合公式的相关系数均在0.8以上,相关性都很高,通过分析这种相关性,可以利用振型曲率差获得结构薄弱层的损伤程度。     

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.     

基于柔度矩阵法的钢栈桥损伤识别

根据以往模态柔度损伤指标的研究成果,建立了模态柔度差曲率和模态柔度曲率差这2种结构损伤识别指标。通过对一个百米钢栈桥最容易发生损伤的下弦梁进行各种损伤工况下的数值模拟研究,比较分析了这2种结构损伤指标的损伤识别效果。并且在钢栈桥2根下弦梁都有损伤的情况下,对两者之间损伤识别效果的相互影响进行了研究。研究结果表明,本文提出的2种损伤识别指标,对空间复杂钢栈桥的易损下弦梁都有很好的损伤识别效果,2根下弦梁的损伤识别具有较好的独立性。     

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。     

环境激励下基于波动能量法的结构损伤识别

目前作为结构健康监测系统核心的损伤识别大多是基于模态参数变化而进行的,但模态参数对局部损坏不敏感,导致损伤识别精度不够。波在结构中的传播状态可以更好地反映局部损伤状况,波动能量可以作为损伤识别的有效指标。为了提高环境激励下结构损伤识别的精度,采用S变换分析了结构输出信号,建立波动能量指标,从而使波动能量指标的使用领域扩展到非平稳信号范围。最后通过三层钢框架试验及弹性分层剪切梁的数值模型对该方法进行了验证,结果表明:该方法不仅能够有效识别结构损伤位置,而且能够识别出损伤程度。     

基于多项式拟合均匀荷载面曲率曲线的结构损伤识别方法

为仅利用结构损伤状态的柔度矩阵对结构进行损伤程度识别,先对损伤状态的均匀荷载面曲率曲线进行最小二乘法拟合。根据曲率曲线差判断结构的损伤位置,对损伤位置的点进行剔除后,再利用未损伤位置上的点进行局部最小二乘法拟合,代替损伤前的均匀荷载面曲率曲线,用于结构的损伤定位与定量。通过一简支梁数值算例,先以理论的二次多项式进行拟合,考虑单损伤和多损伤的情况,进行损伤识别分析,再分析多项式次数、测点数目以及不同噪声水平对损伤定量精度的影响。结果表明:在一定范围内,次数越高拟合误差越小,但差别不明显,采用理论的二次多项式拟合即可满足结构损伤识别要求,无噪声的情况下,测点数目减半不影响损伤识别的精度,该方法具有一定的抗噪声能力。     

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。     

基于振动台实验的结构损伤识别研究

选择美国加州大学圣地亚哥分校7层钢筋混凝土剪力墙足尺结构振动台实验,开展结构损伤识别研究,实验采用白噪声、环境振动和不同强度的地震动交替激发,记录地震动激发实验前后的结构反应。基于该记录计算和对比自振频率和振型曲率的变化、剪切波走时及其变化和结构层间位移角,分析发现一层和二层振型曲率较大,走时较长,走时变化也较大,现场检查发现一层和二层的破坏也较为严重,这些参数可用于识别结构损伤程度和定位损伤位置,而自振频率和层间位移角变化仅可反映出结构损伤程度,难以揭示结构损伤位置。     

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BP神经网络的空间索杆结构节点损伤识别研究

针对某实际空间索杆结构的节点损伤现象,采用BP神经网络与基于振动的损伤识别两步法对其进行了识别研究,即首先确定可能发生节点损伤的子区域,在此基础上利用对应子区域的子网络识别出具体的损伤位置和程度。识别过程中采用两个杆单元模拟发生节点损伤的杆件,用抗弯刚度降低的端部短杆单元模拟节点损伤。研究表明,虽然空间索杆结构的动力性能较为复杂,但基于结构固有频率和模态位移的组合指标对节点损伤仍较为敏感,利用它们进行节点损伤识别是有效的。     

微动测试技术在古建筑拱桥结构检测中的应用

在古桥梁建筑结构保护中,无损高精度检测一直是一个重要的研究课题。为识别古桥梁拱桥的结构损伤问题,以上海青浦迎祥桥为研究对象,采用全站仪对桥梁结构的变形进行观测及分析,评价桥梁的变形及受力状态;采用微动测试技术,获取结构的损伤动力特性参数,包括固有频率及振动模态。通过分析现有桥梁的模态分布,观测振动模态的突变位置确定结构损伤位置,比较结构的变形特性,对结构的损伤程度进行评价。