综合曲率和协整识别环境温度影响下的结构损伤

结构损伤引起的损伤特征参数的变化往往被变化的环境温度引起的损伤特征参数的变化所掩盖,从而导致基于静载荷的损伤识别方法失效。论文提出了综合曲率模态和协整的方法,在变化的环境温度影响下进行简支梁结构损伤识别研究。环境温度变化下,首先,对无损结构采集挠度数据并计算成曲率,选择曲率为协整变量;其次,对不同节点的协整变量进行协整;然后,将协整所得的协整残差作为损伤指标;最后,利用X-bar控制图建立置信区间用于评定损伤状态下的协整残差,识别结构损伤。混凝土与工字钢简支梁数值模拟结果表明该方法能够有效地识别环境温度影响下的结构损伤。     

基于曲率模态差的四边固支薄板的损伤检测

以四边固支板为研究对象,采用改变单元弹性模量的方法模拟结构损伤,分别应用基于振型、频率和模态曲率差的损伤识别方法识别结构损伤。结果表明：在薄板一个比较小的区域损伤的情况下,其振型与频率的改变量是很小的,很难判断损伤位置,而有损伤单元的模态曲率差的值却发生明显的变化,因此采用模态曲率差法对结构进行损伤识别可以准确判定损伤的位置。     

基于挠度曲率面积差的桥梁结构损伤识别方法

挠度信息是桥梁健康监测的基础数据,能够为桥梁安全状态评价提供可量化的数据。本文通过分析挠度及其一、二阶导数（转角和曲率）之间的关系,提出了一种利用损伤前后荷载挠度曲线的曲率面积差（Area Difference of Curvature, ADk）来识别结构局部刚度损伤的方法。该方法采用测点数量将损伤前后的曲率曲线所围成的面积划分为若干单元,用各单元面积的平方与所有单元面积平方和的比值作为损伤定位参数,该参数的峰值可定位结构损伤位置。作为理论实例,在一座简支T梁桥的有限元模型中设置不同程度（5%~50%）和不同数量的局部刚度损伤,以各单元的曲率面积差为参数,准确定位了桥梁结构损伤位置。同时,对一座有机玻璃模型桥进行了损伤识别试验。结果表明,损伤位置处的曲率面积差远远大于未损伤位置,能够准确定位结构中微小程度的局部刚度损伤,且不同损伤程度下的曲率面积差与损伤程度无关,即使有测量噪声的情况下也能清晰定位出损伤位置。该方法有助于提高桥梁日常安全巡检的效率,量化检测数据,客观化识别结果,推动在实际桥梁工程中的应用。     

基于模态曲率改变率的拱桥损伤识别

针对拱肋单元不同位置同一单元的不同损伤、不同单元同一损伤的情况进行研究分析,通过有限元分析,研究了改进的模态曲率改变率对损伤识别结果的影响和敏感性分析,对桥梁结构损伤情况的识别方法进行了研究。以一座下承式拱桥作为模型进行试验,发现：拱肋在同一单元发生不同程度损伤时,改进的模态曲率改变率法的损伤指标IMCI发生了突变;拱肋在不同单元发生同一损伤时,改进的模态曲率改变率指标也会发生突变,说明该方法能够比较准确、有效地对结构损伤进行识别。     

基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别

为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10%,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.     

异形桥梁损伤识别方法及参数影响分析

针对现有异形桥梁结构损伤识别方法的局限性和参数影响的不确定性,本文首先详细分析了损伤程度、传感器数量和模态阶次等参数对损伤识别指标(振型差、模态曲率差、模态柔度差及其曲率)的影响效果,确定将模态柔度差曲率作为识别指标。其次,提出异形桥梁两阶段损伤识别方法,在采用模态柔度差曲率实现损伤定位基础上,基于遗传算法优化支持向量机对损伤程度进行准确识别。损伤识别结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于神经网络和柔度对角曲率的简支梁损伤识别

由于人工神经网络具有强大的记忆和推理能力,而简支梁的柔度对角曲率对于其损伤位置和损伤程度十分敏感,于是将神经网络和柔度对角曲率结合起来,得到一套简支梁智能损伤识别方法,对一经典简支梁模型进行了损伤识别,并且在损伤单元数量未知情况下,准确识别出了其损伤位置和损伤程度。     

基于模态曲率理论及神经网络的简支梁桥损伤识别

针对多片简支梁桥损伤识别问题,提出了一种分步识别法。该方法综合运用模态曲率差及神经网络技术对结构损伤进行识别,能够有效地发挥两种方法的优点。最后以一座五片简支T梁桥为算例进行了数值模拟。模拟结果表明,该方法可以准确识别结构的损伤位置及损伤程度,是一种行之有效的简支梁桥损伤识别方法。     

基于单元应变能变化率的两步法识别网壳结构损伤的研究

在传感器优化布置的基础上通过两阶段识别方法对网架结构的损伤进行识别.根据传感器优化布置的结果确定第一步要测得节点,通过MATLAB中的小波工具箱以单元应变能变化率为损伤指标进行小波分析,确定第二步要测得节点.第二步在缩小了的范围内以单元节点应变能变化率确定结构的损伤位置.结果显示,该两步法识别网架结构损伤可行.     

基于双参数的结构损伤两阶段检测方法研究

研究两阶段结构损伤检测方法，建立结构有限元模型，计算曲率模态指标，并根据该指标进行损伤定位。然后计算可能损伤分段每个单元的模态矩参数，估计出损伤分段的损伤程度。对以上2个损伤识别参数进行参数分析．将分析结论用于典型损伤工况的识别并取得成功。文中方法可以确定结构损伤位置，同时针对具体损伤位置给出大致的损伤系数估计值。     

结构损伤识别的改进曲率模态方法

结构损伤识别是结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一。尽早了解结构的损伤状况和损伤位置有助于提高结构的预期可靠性和安全性,同时降低了结构的维修费用。论文主要研究了如何采用改进的曲率模态方法识别结构的损伤以提高识别精度。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,论文提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率变化的改进曲率模态识别结构损伤位置的方法。最后用一数值模拟的简支混凝土梁对该方法与曲率模态方法进行了对比验证。结果表明,改进的曲率模态方法能够更精确地识别出结构的损伤位置。     

基于弹性约束支承梁转角影响线的梁结构损伤诊断

针对现有桥梁结构损伤诊断研究中,对实际主梁结构的边界支承条件不理想与截面参数不确定性考虑不充分的问题,提出考虑弹性转动与竖向约束的梁结构模型,引入截面不确定系数与局部损伤来模拟既有桥梁主梁. 推导得到主梁模型转角影响线解析式,提出基于弹性约束支承梁与转角影响线指标的损伤诊断方法与加载实施方案. 结合算例,研究测点位置、损伤程度、测试噪声对损伤诊断结果的影响,提出边界等效子结构模型试验验证所提方法. 研究表明,转角影响线差值曲率能精确定位、定量弹性约束支承梁的局部损伤,在损伤程度定量试验各工况中,最大相对误差为25%. 算例表明,在5%测试噪声时,仍可以定位梁结构局部损伤,且在梁端转动约束较弱时,损伤诊断敏感性较高.     

基于应变测试数据的梁结构损伤识别

本文采用结构应变测试信号,引入了伪比能概念,直接在时域内对梁结构进行损伤识别。为了减少损伤识别的分析计算时间、提高识别精度,采用了“两步法”识别法：第一步,建立了伪比能（Pseudo Strain Energy Density）损伤识别指标,利用其来进行损伤定位;第二步,在损伤定位的基础上,利用遗传算法对损伤部位的具体损伤程度进行判别。并通过编程连接了Matlab与ANSYS,形成了完整的基于遗传算法的结构损伤识别系统。最后,通过一钢筋混凝土三跨连续梁有限元模拟数据,验证了本文提出的方法的有效性。     

基于一阶振型的海洋平台二阶段损伤定位方法

海洋平台等大型复杂结构其高阶模态难以激起和测试,甚至只能识别出一阶模态振型和前几个低阶模态频率,因此,利用少量低价模态进行损伤诊断显得尤为重要。本文提出了仅利用一阶模态振型对海洋平台进行损伤位置诊断的二阶段法：先利用模态曲率变化率确定损伤的大体位置,再利用一阶模态应变能分别确定主导管和撑杆是否损伤及其位置。最后通过一个三腿导管架海洋平台有限元数值模型验证了该方法的可行性和有效性。研究发现,本文提出的方法具有较好的识别精度,具有一定的适用性。     

Damage identification method of girder bridges based on finite element model updating and modal strain energy

A timely and accurate damage identification for bridge structures is essential to prevent sudden failures/collapses and other catastrophic accidents.Based on response surface model(RSM)updating and element modal strain energy(EMSE)damage index,this paper proposes a novel damage identification method for girder bridge structures.The effectiveness of the proposed damage identification method is investigated using experiments on four simply supported steel beams.With Xiabaishi Bridge,a prestressed continuous rigid frame bridge with large span,as the engineering background,the proposed damage identification method is validated by using numerical simulation to generate different bearing damage scenarios.Finally,the efficiency of the method is justified by considering its application to identifying cracking damage for a real continuous beam bridge called Xinyihe Bridge.It is concluded that the EMSE damage index is sensitive to the cracking damage and the bearing damage.The locations and levels of multiple cracking damages and bearing damages can be also identified.The results illuminate a great potential of the proposed method in identifying damages of real bridge structures.     

A new method for nondestructive damage identification of lattice materials

This paper proposes vibration-based damage identification method, termed as substructure potential energy (SPE) method, which is capable of accurately estimating the damage magnitudes of multiple members. While other existing damage severity estimation methods require the information of several unabridged modes of the structure, the new method utilizes only a few lower mode shapes of substructures measured from the damaged solid. The performance of the proposed method is compared with one existing damage detection method, using a set of numerical simulations on a lattice material beam based on synthetic data generated from finite element models. Supported by the National Basic Research Program of China (“973”) (Grant No. 2006CB601206)     

利用模态应变能指标的斜拉桥拉索损伤识别

由于拉索是大跨度斜拉桥的主要承重构件之一,拉索中的损伤对于大跨度斜拉桥结构的安全会产生不利的影响.为实现对斜拉桥拉索损伤识别确保结构的安全,首先给出单元模态应变能定义,然后分析了基于单元模态应变能的损伤识别机理,提出了基于单元模态应变能变化率斜拉桥拉索损伤识别的实用方法,并以国内某重点斜拉桥为试验对象模拟3种不同的损伤工况情况,研究该方法的适用性.试验研究结果表明,单元模态应变能变化率指标是斜拉桥拉索损伤很好的敏感标识量,对单位置拉索损伤能够准确地给予识别,对于多位置拉索损伤识别,指标也能给予较好识别效果.该方法为斜拉桥拉索损伤检测提供了一条可靠有效的途径.     

结构损伤参量灵敏度分析的传感器数量位置优化

为判断结构是否存在一定水平的损伤,对结构健康监测系统中所需的加速度传感器的最小数目及其位置进行计算.以损伤参量的灵敏度技术为基础,根据结构损伤对各种损伤参量的影响范围的不同,以遗传算法为工具,针对各种损伤参量得出所需传感器的最小数目以及其配置位置.通过对19自由度的简支梁进行仿真分析,得到对于不同损伤参量进行损伤识别所需加速度传感器最小数目和位置,结果表明对于该算例,柔度法所需传感器数目较少,但是损伤位置比较难确定,而对于模态曲率和模态应变能所需传感器比较多.通过该布置方法可以对结构损伤情况的损伤位置有大致评估,对多损伤状态的最大损伤处有初步定位.     

基于模态频率和神经网络的结构损伤检测

把结构损伤识别问题分为损伤辨识、损伤定位、损伤程度标定三个子模块，对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量，并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别。将优化的BP网络和频率相结合成功地实现了矩形梁的损伤检测，为结构健康监测研究提出一条新的技术途径。