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.     

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。     

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.     

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。     

润扬斜拉桥有限元模拟及模态分析

本文主要研究润扬长江大桥北汊斜拉桥以结构健康监测和状态评估为目标的空间有限元模型建立过程中的一些基础性问题。在建模过程中,尽可能多地考虑了一些影响全桥有限元模型精度的因素:如斜拉索的几何非线性(重力垂度和初始应力),将构造正交各向异性钢箱梁桥面板用复合材料力学的方法等效为物理正交各向异性板等。然后应用所建立的有限元模型进行模态分析,最后将有限元模态计算结果与环境振动试验结果进行比较,验证了润扬斜拉桥有限元模型的有效性。由此建立的有限元模型可以为该桥的结构健康监测和状态评估提供分析的基础。     

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。     

基于分布式应变监测的大跨度斜拉桥结构损伤探测

结构损伤具有典型的局部性质,通常表现为局部应变的异常。结构应变的分布式监测与损伤敏感特征分析,是实现大跨桥梁损伤探测与定位的理想途径之一。但是,由于环境噪声的影响,对分布式应变信号的监测往往不能准确反映结构出现的损伤状况。因此,提出了通过小波变换对分布式光纤测试的斜拉桥桥面应变分布进行多尺度分析的方法。这种方法可以克服分布式光纤应变监测信号受观测噪声和空间分辨率平均效应的不利影响,准确地确定空间域信号奇异点在桥面的位置。同时,在实验室建立了比尺为1∶150的模型斜拉桥。通过对斜拉桥数值模型与物理模型试验结果的分析和比较,验证了所提出方法的有效性。     

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。     

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。     

Cluster computing-aided model updating for a high-fidelity finite element model of a long-span cable-stayed bridge

Accurate and high-fidelity finite element (FE) models are in great demand in the design, performance assessment, and life-cycle maintenance of long-span cable-stayed bridges. The structural system of a long-span cable-stayed bridge is often huge in size and complex with many components connected and various materials constituted. Therefore, the FE model of a long-span cable-stayed bridge involves a large number of elements and nodes with many uncertainties. The model updating of the FE model to best represent a real bridge is necessary but very challenging. One of the challenging issues is that the numerical computation needed for searching the global optimum of a large set of structural parameters is so extensive that the existing FE (not surrogate) model-based updating methods cannot fulfill this task. In this study, a cluster computing-aided FE model updating framework is proposed for the high-performance FE model updating of large and complex structures. In the framework, several computer software packages, including MSC.Marc, Python, and MATLAB, are interconnected for making use of their respective functions of strength. The shake table test of a scaled physical structure of the Sutong cable-stayed bridge in China is used to validate the accuracy and efficiency of the proposed framework. The simulated bridge responses based on the updated FE model are in good agreement with the measured ones from the shake table test. The successful application of the proposed framework provides a reference for the model updating of other types of large and complex structures.     

随机子空间方法在桥塔模态参数识别中的应用

基于环境振动的结构模态参数识别方法正逐渐成为国内外研究的一大热点。环境振动方法就是仅仅利用结构测试的输出信号进行结构的模态参数识别,随机子空间方法就是其中的一种。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。它属于时域的方法,该方法不需要进行FFT变换,它不仅可以识别结构的频率,而且可以识别结构的阻尼和振型。文章首先介绍了随机子空间的理论,然后用该方法对正在施工中的南京长江三桥的南塔进行模态参数识别,通过与其他方法的识别结果进行比较,证明随机子空间方法不失为一种有效的模态参数识别方法。     

大跨度斜拉管线桥地震反应分析

首先利用Newmark-β法和修正的Newton-Raphson法，提出并推导了一种求解几何非线性地震反应方程的方法。利用该方法对大跨度斜拉管线桥进行了线性和非线性地震响应分析。通过结果比较，得出一些有意义的结论：几何非线性效应对斜拉管线桥的地震反应分析影响很大，在分析中不能忽略，尤其是恒载初始内力。     

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。     

大跨斜拉桥桥面风致抖振的粘滞阻尼控制分析

现代大跨度斜拉桥结构重量轻、阻尼小,因而对风的作用比较敏感。紊流风诱发桥梁过大的抖振响应会危及行车、行人的舒适和安全。本文利用有限元软件ANSYS,以山东滨州黄河公路大桥为例建立了大跨斜拉桥三维空间有限元模型,在全桥动力特性分析的基础上,利用混合自回归模型模拟桥梁脉动风荷载,并进行了自激力的时域化处理,重点分析了桥面侧向抖振响应;通过对粘滞阻尼器力学特性的分析,提出了在桥塔和主梁之间安装与桥面成45°的粘滞阻尼器来控制桥面侧向抖振响应的方案,并分析了不同阻尼系数时的控制效率。研究结果表明:在侧向风力的强迫作用下,桥面侧向抖振响应不可忽视;粘滞阻尼器控制下,桥面抖振响应显著减小,各主要构件内力均无明显增加,且随着阻尼系数的增大,减振效率显著增大,阻尼器的出力也增大,但当阻尼系数达到一定值后,减振效率的增大趋于平缓,存在一个经济合理的最优值。     

大跨度斜拉桥地震响应非线性时程分析

以有限元分析理论为基础,结合某大跨度斜拉桥工程实例,利用ANSYS软件建立有限元模型,通过修正后的El Centro波分别考虑横向、竖向及纵向输入,采用时程分析方法对其进行地震反应分析.计算分析表明:考虑几何非线性后,结构的内力和位移响应明显增大,且对主梁和索塔内力与位移的影响程度及规律也不尽相同,须区别对待分析.同时表明该桥抗震性能良好,地震荷载不控制设计.由此得出结论,对于斜拉桥这类柔性体系, 不可忽视结构几何非线性的影响.     

基于改进模态参数灵敏度法的结构损伤识别研究

推导了模态参数对于损伤构件的一阶和二阶灵敏度矩阵,并对在推导一阶和二阶振型灵敏度的过程中产生的模态截尾误差进行了改进。根据泰勒级数展开的原理分别建立了一阶和二阶的灵敏度方程。考虑到一阶灵敏度方程求解速度快和二阶灵敏度方程求解精度高的特点,本文提出了一种用于结构损伤识别的混合迭代算法,该算法用二阶非线性的解析解作为算法的第一次迭代值,用一阶灵敏度方程的求解值对该算法的第一次迭代值进行关于泰勒级数截尾误差的修正。研究表明,本文提出的混合迭代算法由于采用了精确度较高的二阶非线性解析解作为迭代修正的初值,因此,迭代修正精度更高,收敛性更好。