基于AR模型和因子分析的结构损伤预警研究

结构损伤会引起动力响应特征参数的变化,而环境因素(温度、湿度)的改变同样也会导致动力响应特征参数发生变化,有时甚至会淹没损伤引起的动力响应特征参数的变化,从而导致基于振动的结构损伤识别方法失效。为消除环境因素(温度)的影响,利用时间序列分析中的AR模型和多元统计分析中的因子分析并结合标准差控制图进行结构的损伤预警研究。首先利用AR模型对结构损伤前后的加速度响应数据进行动态建模,并提取模型系数,其次利用因子分析去除温度对AR模型系数的影响,最后利用标准差控制图进行损伤预警。数值模拟结果表明,在温度变化的条件下,该方法成功地对四层钢框架结构进行了损伤预警。     

基于振动传递率函数与统计假设检验的海洋平台结构损伤识别研究

由于受激励未知、测量噪声及建模误差等因素影响,基于振动的结构损伤识别结果存在明显不确定性。 为此,利用振动传递率函数和统计假设检验进行结构损伤识别研究。用结构损伤前后加速度响应计算振动传递率函数; 用主成分分析（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ,ＰＣＡ）提取结构损伤前后振动传递率函数的第一阶主成分作为正态总体样 本;用多元统计分析中Ｆ检验法进行假设检验分析以达损伤识别目的。该方法无需激励信息,具有一定抗噪声能力,适合 处理激励未知、测量噪声等因素引起的不确定性问题。通过海洋平台结构数值模拟及振动台模型试验验证该方法的可 行性。     

基于小波包能量与模型修正的海洋平台结构损伤识别

对于常年服役的海洋平台,准确的损伤识别是保证其安全运行的重要保障。提出了一种对损伤敏感的小波包分解方案选取原则,以结构损伤前后加速度信号的小波包能量变化率作为残差,以结构的弹性模量作为待修正参数,通过灵敏度分析构建了一种新的目标函数用于模型修正和结构的损伤识别。将上述识别方法应用于简支梁模型,能够准确地识别出损伤的存在、位置和程度,验证了方法的可行性。对被噪声污染的信号进行识别分析,证明方法具有一定的鲁棒性。对噪声污染严重的信号进行小波阈值降噪处理,识别效果较降噪前有所改善。将方法应用于海洋导管架平台模型,对不同层高、不同杆件类型的损伤工况均能有效识别,说明方法对多层复杂结构同样适用。     

海洋平台结构参数识别和损伤诊断技术的研究进展 第十三届全国结构工程学术会议特邀报告

本文综述了海洋平台结构模态参数识别和损伤诊断技术的发展状况,对基于动力测试的损伤诊断方法进行了归纳评价,着重分析了该技术在实际应用中困难,介绍了近年来海洋平台结构模态参数识别和损伤诊断最新研究进展。最后,讨论了海洋结构损伤诊断领域未来发展的关键问题,对该技术未来发展前景进行展望,并且提出亟待解决的难题。     

基于振型差值曲率与神经网络的海洋平台结构损伤识别研究

利用神经网络进行复杂结构损伤识别时，会遇到网络规模过大以致难以收敛的问题。为此，提出了一种基于振型差值曲率与神经网络的结构损伤识别两步法。第一步，利用振型差值曲率得到损伤的大致区域。第二步，在第一步选定的区域内，利用BP神经网络确定损伤构件的准确位置。四层海洋平台数值模拟和实验结果验证了该方法的有效性。     

噪声影响下基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别

提出了一种考虑噪声影响的基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别方法。首先,介绍了结构损伤识别的参数化思想,并提出了一种考虑不同模态信息和权重系数的损伤识别因子。然后,在选择算子、交叉算子、变异算子以及自适应交叉和变异等方面对遗传算法进行了改进,并在无噪声情况下,对一简支梁和连续梁进行了损伤识别,识别效果非常好,验证了方法的正确性和有效性。随后,分别考虑了随机噪声和高斯白噪声对简支梁进行损伤识别,发现该方法在噪声水平不是很高的情况下,识别效果很好。最后,在一钢框架基准有限元模型基础上,考虑了四种损伤工况进行了损伤识别,识别结果较好,该方法能够很好地应用于结构的损伤识别和健康监测。     

海洋平台结构环境激励的实验模态分析

介绍了对位于渤海湾的“埕岛二号”中心生活平台所进行的现场测试实验,该平台为直立式导管架钢结构平台。此次现场实验是在波浪力、风等环境载荷激励下测试结构动力响应的。利用频域的模态识别法峰值法(PP)和时域中的自然激励法(NExT)结合特征系统实现算法(ERA)分别对海洋平台结构现场测试的动力响应数据进行模态参数识别;利用ANSYS建立了该平台结构的三维有限元模型,并进行结构的模态分析。海洋平台结构的理论和实验模态分析结果吻合较好,分析结果表明该类模态参数识别方法能够为结构损伤诊断提供基准模型,可以运用于实际结构的健康监测以及维护维修。     

基于统计模型的结构损伤识别

提出了一种基于递推随机有限元方法(RSFEM)的随机结构损伤识别方法。在定义了随机损伤指数概念的基础上,考虑模型误差的不确定性和测量噪声的影响,建立了关于随机损伤指数的控制方程。然后,利用RSFEM得到了结构随机损伤指数的统计特性。数值算例的结果显示,新的方法能在考虑模型误差和测量噪声的情况下对结构损伤进行有效识别,且在结构随机参数有较大涨落情况下,该方法仍能有效识别出结构损伤,识别结果与蒙特卡洛模拟解非常吻合。     

基于模态参数的海洋平台损伤检测

将基于不同模态特性参錾的损伤检测方法应用于海洋平台，研究适用于海洋平台裂纹损伤的模态参数检测方法。通过对海洋平台进行结构模态分析，针对在平台不同位置有损伤和在同一位置有不同程度损伤的情况，利用有限元法计算了平台结构的前十阶固有频率与振型，研究不同的结掏模态特性参数对损伤、损伤位置和损伤程度的敏感性，并分析了利用顶部构件的局部振型对平台底部的裂纹损伤进行损伤俭测的可行性，为平台的现场检测提供有价值的参考。     

基于GNAR模型和Itakura距离的结构非线性损伤识别方法

为了有效地解决时域非线性损伤的识别问题,提出了基于线性/非线性自回归一般表达式模型(general expression for linear and nonlinear autoregressive model,GNAR模型)和Itakura距离的损伤识别方法。描述了GNAR模型的基本理论,给出了基本的模型定阶和参数估计方法。采用剪枝算法对GNAR模型结构进行了优化选取,并提出了以Itakura距离作为损伤指标的非线性损伤识别方法。采用3层框架非线性损伤实验验证了该方法的有效性,并将提出的方法运用于输电塔钢架模型的非线性损伤识别实验中。结果表明:提出的结构非线性损伤识别方法对框架和输电塔钢架结构的非线性损伤识别效果良好,且环境变化对其识别结果影响较小,由该方法计算得到的损伤层损伤概率明显大于未损伤层,有利于高效地确定非线性损伤源的位置。     

基于频率响应的不同结构损伤识别方法研究

为了解决结构损伤中的刚度和质量识别问题,将测量的响应位移应用于结构的损伤识别中,并提出了多频率激励损伤识别方法和改进的单频率激励损伤识别方法。对于多频率激励情况,首先分析了结构损伤的基本理论,然后推导了其刚度损伤指标和质量损伤指标的识别公式;对于单频率激励情况,则首先根据结构的刚度特性和质量特性确定结构损伤的简化定位方法,在此基础上提出了其相应的迭代改进策略,以提高识别的精度。数值仿真结果表明:对于刚度影响占主导地位的桁架结构,多频率激励法对于刚度损伤的识别效果较好,对于质量损伤的识别效果较差;而采用改进的单频率激励识别策略,则可以更好的识别出刚度和质量的损伤,其识别结果优于多频率识别法和简化单频率识别法。     

基于小波包和概率主成份分析的损伤识别

由于大型结构环境复杂,噪声和温度效应明显,该文提出基于小波包和概率主成份分析的损伤识别方法,该方法充分利用了小波包作为损伤指标灵敏度高的特性,又用概率主成份分析(PPCA)的方法首先去除环境噪声和温度的影响,然后重构数据进行损伤工况的识别,用PPCA提供的概率模型判断损伤的上下界,使得损伤识别更易进行.通过对滨州黄河公...     

基于测量位移和频率的结构损伤二次识别方法

为了解决结构多损伤下的位置识别和损伤程度的判定问题，将测量位移和频率用于结构的损伤检测研究，并提出了一种分阶段的二次损伤识别方法。首先考虑测量位移数据量多且包含信息量较大的特点，利用测量的位移数据进行损伤的初次定位识别；然后利用频率的测量精度较高的优势，采用频变法进行结构损伤的定量识别。并针对频变法提出了相应的迭代改进策略，以进一步提高损伤识别的精度。数值仿真结果表明，采用测量位移定位识别可以有效地获得可能的损伤单元，在此基础上利用频变法的迭代改进策略不仅可以得到损伤程度的量化值，而且可以更精确的判断损伤的位置。     

基于损伤敏感指标的斜拉桥结构损伤定位研究

研究斜拉桥结构的损伤位置识别问题。首先根据斜拉桥结构的受力特点,将其视为由斜拉索、主梁以及索塔组成的组合结构,对于斜拉索和主梁分别提出了广义模态应变能指标、位移灰关联指标以及索力变异指标等多种损伤敏感指标,并就观测噪声水平和损伤程度耦合影响下各损伤敏感指标的定位效果进行了系统研究。为提高存在观测噪声条件下损伤识别的可靠性和准确性,将证据理论引入损伤位置判别的决策过程,提出了基于多源损伤证据的损伤定位方法,实现了基于多源损伤信息的损伤定位。通过算例验证了所提出方法的有效性和优越性。     

基于模型试验的悬索桥结构损伤识别研究

通过整桥模型试验, 探讨了悬索桥结构损伤识别方法. 首先面向损伤识别研究设计制作了长10m的悬索桥试验模型, 并通过模型误差分析建立了相应的高精度有限元模型. 基于悬索桥结构健康监测和试验检测的主要常用参数以及这些参数对结构损伤的灵敏性和相关性研究, 确定损伤识别策略. 采用有限元模型模拟可能的损伤工况, 从而生成BP网络的训练样本数据. 再将试验模型作为“实际结构”通过损伤模拟试验生成网络测试数据. 就试验模拟的损伤情况而言, 对损伤位置的识别准确率达到了86%, 相应的损伤程度识别精度也达到可接受程度. 显示了该方法较好的应用前景, 对基于监测系统的悬索桥健康状态识别与评价具有参考意义.     

基于频响函数和遗传算法的结构损伤识别研究

提出一种基于频响函数和遗传算法的结构损伤识别方法.以单元刚度折减因子为遗传算法的优化变量,以测试频响函数和计算频响函数的形状相关系数来构造遗传算法的优化目标函数和适应度函数;为克服二进制编码的缺点,采用浮点数编码方案;最后通过一个桁架结构模型进行数值模拟,计算结果表明,即使在考虑一定测量噪声水平的情况下,仍然能够准确识别出结构的多处损伤,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于结构响应统计特征的神经网络损伤识别方法

提出一种采用结构动态响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法,并对其进行了数值模拟和实验验证。首先,通过敏感性分析,分析了采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的可行性;然后数值模拟了一三跨连续梁采用结构位移方差作为损伤指标的神经网络损伤识别过程,其结果表明,经过训练的神经网络可以准确的识别出单损伤和多损伤工况中的损伤位置和损伤程度;最后进行一组两端固定的简支梁模型实验来验证所提出损伤识别方法的有效性。实验结果表明,对于单损伤工况,神经网络可以准确地识别出结构中损伤位置和损伤程度,对于双损伤工况,神经网络可以准确地识别出损伤位置,而损伤程度识别略有偏差。最后得出结论,采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法是可靠有效的。     

基于有限元模型修正的土木结构损伤识别方法

基于有限元模型修正的结构损伤识别方法计算过程直观、物理意义明确,能同步识别结构损伤位置和损伤程度,是结构损伤评估最直接的依据。该文介绍了基于有限元模型修正的损伤识别方法基本原理与过程,总结近三十年来有限元模型修正技术的发展。土木工程结构模型复杂性(包含大量单元、节点、待修正参数等)导致有限元模型修正过程效率低,详细介绍了基于子结构有限元模型修正的土木工程损伤识别方法在提高计算效率方面的优势。将两种有限元模型修正方法应用于一栋超高层建筑数值模型的损伤识别,说明两类方法在土木结构损伤识别中的特点。土木工程尺度大而结构损伤通常发生在局部区域,子结构方法将整体结构的分析转换为对若干独立子结构的分析,通过少数局部子结构的模型修正实现损伤识别,避免重复分析大尺寸整体结构,为大型结构基于有限元模型修正的损伤识别开辟高精度和高效率的途径。