张弦拱桁架结构基于模态参数的损伤识别试验（英文）

张弦桁架结构是是由上部刚性拱桁架与下部柔性拉索通过中部撑杆组合而成的一种自平衡体系,具有受力合理、承载能力高、造型轻盈、跨度大等优点,被广泛应用到大跨钢屋盖结构中。但张弦桁架结构规模大、服役期限长,所处环境状况复杂,受到的荷载作用具有随机性,发生损伤的潜在危险性较大。此类结构一旦出现损伤会对结构的正常使用产生影响,甚至可能引起连续倒塌,因此研究张弦桁架结构在运营期的损伤识别具有重要的现实意义。但张弦梁结构中存在拉索、撑杆和桁架等不同类型杆件,受力机理更加复杂,其损伤识别与常规桥梁式结构或多高层建筑结构存在明显差异,目前针对张弦桁架结构的损伤识别尤其试验研究很少。因此,针对张弦桁架结构基于模态参数的损伤识别方法开展试验研究。通过对某火车站顶棚结构进行缩尺简化,设计制作了两榀张弦桁架试验模型。两榀试验模型结构尺寸相同,模型总长6 m,矢高0. 4 m,垂度0. 4 m,上部采用倒三角立体桁架,每两个节点之间由四角锥基本单元构成,结构中部均匀布置5根对称的圆钢管撑杆,下部布置直径8 mm的钢丝绳拉索,并施加2 kN预应力;试验模型一端为固定铰支座,另一端为滑动铰支座,并在结构两侧设置刚架作为受压桁架侧向支撑。两榀试验模型构件截面尺寸不同,模型1相对于模型2杆件截面尺寸较小;荷载施加情况不同,模型1未施加外荷载,模型2在模型上弦杆布置质量块模拟结构正常使用状态的荷载。试验采用不同截面尺寸杆件替换正常杆件的方法来模拟结构损伤,即通过降低截面刚度的方法来模拟杆件损伤,根据杆件截面积丧失程度定义损伤程度。试验设计了弦杆单损伤、多损伤、索撑损伤等不同程度以及不同位置的损伤工况,通过动力检测获取试验各工况前三阶模态参数:采用单点拾振、多点激励的方式进行试验,即将加速度传感器安装在桁架上弦杆件的4号节点处,然后用力锤依次对1～14号节点进行锤击,每个节点锤击激励1 min,通过动态信号采集仪采集加速度信号;根据不同工况替换相应损伤杆件,依次采集加速度信号;接着利用TSTMP模态分析软件处理加速信号,获取张弦桁架每个工况的频率与振型等模态数据,以用于之后的损伤识别分析。张弦桁架结构相对复杂,杆件繁多,可能发生损伤的部位较多,单一损伤识别方法无法一次检测出结构各部分的健康状态。因此将张弦桁架结构分为上部刚性桁架与索撑体系两部分,针对各组成部分的特点,采用基于振动模态参数的组合识别方法对张弦桁架试验结果进行分析:上部刚性桁架对结构整体频率影响较小且杆件连续,运用曲率模态差和模态柔度差曲率对其进行损伤识别;下部索撑体系杆件相对独立且单元数量相对较少,通过选取正则化频率变化率建立索撑体系频率指纹库的方法对其进行损伤识别。曲率模态差是从结构各阶模态振型入手,对结构的振型进行差分得到模态曲率,再通过计算结构损伤前后曲率模态的变化得到。模态柔度差曲率是从结构的柔度矩阵入手,由损伤前后结构的各阶振型和频率共同得到结构柔度矩阵差,再对其对角元素差分得到。上部刚性桁架进行损伤识别时,根据结构损伤前后的模态数据计算绘制曲率模态差和模态柔度差曲率曲线,曲线突变最大处判定为桁架杆件损伤位置。正则化频率变化率是从结构各阶频率入手,计算结构损伤前后的频率变化率并对其正则化得到。由于其仅是损伤位置的函数,与损伤程度无关,因此建立频率指纹库时仅需考虑每个构件的一种损伤工况,减小了样本量。索撑体系进行损伤识别时,首先建立索撑体系频率指纹库,即预先假定各种损伤工况并依据结构理论模型进行有限元分析,计算得到对应的正则化频率变化率,从而建立频率指纹库;再由实测得到的结构固有频率,计算某工况下的正则化频率变化率指标,与频率指纹库进行对比,两者最接近处判定为索撑体系损伤位置。采用张弦桁架的组合损伤识别方法分析试验数据,结果表明:1)基于前三阶频率的正则化频率变化率指标可以有效识别索撑体系的损伤。但由于索撑单元均具有对称性,因此正则化频率变化率指标无法判断对称单元的损伤情况,需要进一步验证。2)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均能够较好地识别上部刚性桁架结构的单损伤和多损伤,但其对不同位置杆件的损伤识别效果略有不同。由于下弦杆直接与撑杆相连,受撑杆影响较上弦杆大,因此曲率模态差法和模态柔度差曲率法对上弦杆的识别效果优于下弦杆。3)曲率模态差法和模态柔度差曲率法均可以通过曲线定性判断上部刚性桁架杆件的损伤程度,损伤程度越大,曲线突变程度也越大。另外,越高阶曲线突变程度差距越小,因此应利用低阶模态数据定性判断损伤程度。4)与曲率模态差法相比,模态柔度差曲率曲线在非损伤位置突变小,曲线更稳定,受非损伤位置的干扰较少,识别效果更好。基于越多阶模态数据获得的模态柔度差曲率,其曲线在损伤位置发生的突变越明显,且基于前三阶模态数据得到的模态柔度差曲率完全可以满足损伤识别的精度要求。另外,越高阶振型数据得到的曲率模态差曲线突变越大,但其受干扰也越大,一般运用前两阶曲率模态差曲线可以得到较好的损伤识别效果。     

FRP增强钢筋混凝土梁损伤的振动监测

采用试验数据,识别钢筋混凝土梁模态。对9个混凝土梁的破坏过程和动态参数进行监测,当荷载到达预期破坏荷载一半时,对6个梁采用外贴碳纤维布进行加固。基于所测模态参数,对识别方法进行研究并对识别方法的效率进行分析。这些方法包括频率变化、模态确证准则(MAC)、坐标模态确证准则(COMAC)和模态曲率。通过比较这些方法可知,频率变化不能完全监测损伤以及预测加固的潜力;模态确证准则的值能够揭示荷载变化过程中梁的刚度变化;对梁每个自由度的刚度变化可采用坐标模态确证准则进行评估;模态曲率方法是对梁进行损伤识别的最好方法。     

火灾后钢筋混凝土梁基于振型曲率差损伤识别应用研究

在火灾安全事故中,建筑物的梁式构件损伤较为严重.梁作为主要承载的水平构件,对其进行合理的损伤识别尤为重要.本文选用5根钢筋混凝土梁进行火灾前后动力试验研究.为简化分析,突出主要因素,采用底部单面受火.通过分析火灾前后的固有频率、振型及振型曲率差,研究梁损伤状态,并给出相应的判别依据;同时,使用ABAQUS软件对试验结果进行验证.结果 表明:火灾后的频率比因试件内部材料性能受到损伤而发生变化、火灾前后振型变化不大,因此频率、振型均不能对梁的损伤进行有效判定;振型曲率差在损伤位置处发生突变,对损伤状态特别敏感,尤其是高阶振型.因此,使用振型曲率差对损伤进行识别有助于合理判定火灾后钢筋混凝土梁的安全状态.     

模态分析在悬臂梁损伤识别中的应用

介绍了柔度差值、曲率模态以及柔度差值曲率在悬臂梁损伤识别中的应用原理和方法;通过试验结果揭示了三种方法对悬臂梁发生不同程度、不同位置及多处同时损伤时进行损伤识别的应用规律及内在原因.结论可对利用模态分析进行工程结构损伤识别提供一定借鉴和参考.     

木梁基于曲率模态技术的损伤识别

利用有限元分析软件建立了木梁的损伤模型,获取了不同损伤参数的曲率模态;基于结构动力学中梁自由振动的理论,推导了木梁基于曲率模态的损伤程度判定理论;对人工模拟的损伤木梁进行了模态试验.结果 表明:曲率模态对损伤识别非常敏感,损伤位置可通过曲率模态图的突变判定,损伤程度可以根据突变程度判定;模态分析试验结果与有限元分析结果吻合较好;有限元算例和模态试验验证了损伤程度判定理论公式的适用性,采用曲率模态技术对木梁进行损伤检测是有效可行的.     

基于LS-SVM的结构损伤识别仿真分析

使用曲率模态差和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的方法对结构进行损伤位置和损伤程度识别研究。数值算例中以钢桁架结构为研究对象,用有限元分析软件ABAQUS分别对结构的各种损伤工况进行建模和模态分析计算,然后将数据带入曲率模态公式计算出曲率模态差值,作为LS-SVM的输入参数,验证LS-SVM用于结构损伤识别的有效性。     

基于曲率模态差和模态置信的钢架损伤识别研究

运用曲率模态差法和模态置信准则同时对一个空间钢架进行损伤单元位置的判定和破坏程度的识别,并对这两种方法进行比较。以空间钢架为具体研究对象,对其进行损伤识别数值模拟,再用中心差分法计算出曲率值,将损伤前后的曲率模态值相减,得到曲率模态差值;通过模态振型的改变量的多少来判别损伤情况即模态置信准则识别方法。比较结果表明模态置信准则在单元发生小程度损伤时识别不了,而曲率模态差法可以识别,并且识别的阶数多于模态置信准则。     

曲率模态法用于网壳结构损伤定位的有效性分析

曲率模态法是针对梁式结构提出的一种损伤识别方法,其用于网壳结构损伤定位的有效性需要进行研究和证实。以一个单层球面网壳为例,对曲率模态法用于该结构的损伤定位进行数值模拟,分析网壳结构模态局部化对损伤定位效果的影响。损伤定位的判断标准为绝对曲率差最大值所对应的节点为损伤位置,指示该节点上的杆件发生了损伤。数值分析的结果表明,对于单杆件损伤,使用损伤前后密集模态的绝对曲率差进行损伤定位,效果很差,而使用损伤前后稀疏模态的绝对曲率差进行损伤定位,效果很好。可见,模态局部化对曲率模态法应用于网壳结构损伤定位的影响很大,因此,只有选择稀疏模态才能较好地避开模态局部化现象,在一定程度上保证曲率模态法用于网壳结构损伤定位的有效性。     

大型油罐罐壁损伤识别研究

为了研究大型油罐罐壁结构的损伤识别,以西岸油罐艺术中心中实际油罐为例,讨论了基于模态曲率差的方法对不同损伤工况的损伤识别效果。通过ANSYS有限元软件建立足尺模型并得到罐壁径向模态振型,计算得到周向模态曲率和轴向模态曲率来识别损伤。研究表明:采用轴向模态曲率能够精确识别单处损伤和多处损伤位置,而且损伤位置越靠近顶部越容易被检测。因此,对于油罐罐壁的损伤程度识别,不能仅仅比较轴向模态曲率值的突变程度,需要结合损伤位置综合考虑。     

基于曲率模态的钢筋混凝土梁多点损伤位置识别

采用曲率模态对钢筋混凝土梁的多点损伤位置进行了识别研究。首先用有限元程序建立结构模型,并计算出位移模态振型,然后用差分法计算出曲率模态;同时对实际结构进行检测,得到结构的振型并计算出曲率模态。通过有限元模型和实际结构的曲率模态计算得到结构损伤因子,通过分析该损伤因子,可以判断实际结构的损伤位置。数值模拟算例分析表明,曲率模态对结构的损伤较敏感,用该方法识别结构的多点损伤位置是行之有效的。     

基于曲率模态法桥梁结构损伤识别的敏感参数研究

敏感参数的研究对于结构基于振动的损伤识别有着重要的价值.曲率模态法的基本原理是因损伤所致的构件截面的刚度突变而凸现截面的曲率突变.但其仍存在不足,一是各阶模态反映同一损伤的情况是不同的;二是用损伤前后的曲率模态差作为敏感参数,虽可凸现其损伤部位,但须有未损伤时的模态数据,这通常无法获得.为此,文中分别提出了两个改进的敏感参数,即平均曲率模态损伤因子和即刻损伤因子.利用ANSYS软件对简支梁桥、连续梁桥的损伤识别进行了大量仿真分析,验证了所提出的敏感参数的有效性.另外,还探讨了某一单元损伤程度变化、多个单元同时有相同损伤,不同单元有不同损伤,及结构有限单元的类型和划分精度等多种工况下,采用曲率模态方法进行桥梁损伤识别问题,并进行了二维和三维的不同截面形式损伤识别的仿真分析.理论上证明了所提出的参数可作为桥梁损伤识别的敏感参数,用曲率模态方法能较好地识别出桥梁结构损伤的位置和程度.     

基于曲率模态曲线变化的桥梁损伤识别

针对传统损伤识别方法仅能对损伤位置进行确定,对于损伤程度识别效果较差的问题,根据桥梁出现损伤会使曲率模态曲线产生畸变这一特点,提出一种基于曲率模态曲线变化的损伤识别方法。以曲率模态参数指标为基础,对桥梁损伤前后其曲率模态曲线的变化进行研究。采用多项式拟合和BP神经网络拟合技术,根据桥梁受损后其曲率模态曲线畸变面积的大小来反向拟合出现损伤的位置和损伤程度。以一座简支桥为例,对其设定单损伤和多损伤工况进行研究分析,根据曲率模态曲线畸变产生的部位确定结构损伤的位置,并根据曲率模态曲线的畸变大小来拟合桥梁损伤的程度。结果表明:对于实际工程中经常出现的小损伤工况,该方法识别效果较好,可用于实际工程结构的监测。     

基于小波变换的弹性地基梁的损伤识别

把曲率模态识别结构损伤的方法和小波变换识别损伤的方法相结合,提出了一种基于小波分析的识别结构损伤的方法。利用bior1.1小波函数对结构的曲率模态进行小波变换,识别出结构的损伤。最后通过数值模拟一损伤的弹性地基梁,验证了该方法的有效性,该方法对工程结构损伤识别具有参考价值。     

悬索桥损伤指标的适用性分析

依据精细的悬索桥有限元模型,分析比较了在无噪声情况下频变比指标、模态曲率差指标和静态应变差指标对悬索桥不同位置损伤的适用性.对主梁和吊索两种常见损伤类型的数值模拟发现,主梁损伤时,由于各阶指标之间信息的互补性,模态曲率差指标识别效果最好;吊索损伤则对结构整体频率的影响极其微小,无法用频变比指标来定位,此时静态应变差指标最为敏感.在试验的基础上,提出了根据损伤类型来综合运用频率变化比、主梁竖弯振型模态曲率变化以及静态应变差进行悬索桥的损伤定位的方法.     

基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明：单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章方法仅能够提高损伤位置的识别精度。     

基于均布荷载面变化率的桥梁损伤识别

为了利用桥梁结构的振动信息对桥梁关键部位进行损伤识别,提出以均布荷载面变化率作为损伤指标来识别桥梁损伤位置的方法。为了验证该方法有效性,采用一个简支梁有限元模型,考虑各个损伤位置与损伤程度对损伤识别的影响,将均布荷载面变化率与传统方法中的振型差和曲率模态差两个损伤指标进行了比较,数值模拟的结果表明,均布荷载面变化率的损伤新指标与振型差和曲率模态差两个传统指标相比,具有良好的损伤识别效果。     

基于模态刚度的预应力混凝土梁损伤识别方法研究

阐明了模态刚度在损伤识别研究中的重要意义,并对11根多级损伤状态的预应力混凝土梁进行动力试验研究。通过对梁模态分析发现,由于噪音污染等多种因素的影响,仅凭各梁实测模态刚度数值的直观分析很难对梁的多级损伤状态进行有效的识别。为此,提出了以模态刚度变化率为损伤指标的BP神经网络和PNN神经网络的损伤识别方法,并利用实测数据验证所提方法的实用性。研究表明,两种神经网络分类器识别方法均能够有效应用于实际中,且具有很高的损伤识别精度,为结构损伤识别方法研究提供了新思路。     

大跨度空间网格结构的损伤定位

本文建立了基于模态曲率法和人工神经网络技术相结合的、适用于大跨度空间网格结构的损伤定位新方法,即首先应用模态曲率法判断结构是否发生损伤并识别发生损伤的局部结构,然后对发生损伤的局部结构利用人工神经网络技术识别损伤的准确位置。通过分析和比较发现,以模态曲率为基础的损伤参数比较适合于大跨度空间网格结构的损伤定位,三种以模态曲率为基础的损伤定位参数按有效性进行排序,从低到高依次为模态曲率、模态曲率差、模态曲率变化率;针对天津奥林匹克中心体育场大跨度悬挑管桁结构进行了不同损伤状况的数值模拟,验证了所建立的损伤定位方法的适用性和有效性。研究结果表明:利用模态曲率变化率识别损伤发生的大致位置,当单榀桁架发生损伤时,识别的准确率达到100%,当多榀桁架同时发生损伤时,识别的准确率达93.7%;采用人工神经网络技术识别损伤桁架的准确损伤位置时,在无测量噪声影响下,损伤定位的准确率达到97.0%,且测量噪声对损伤定位准确率的影响很大。     

钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别

应用振动测试的模态分析方法 ,对钢筋混凝土结构锈裂损伤定位与识别进行了探讨。通过现场试验实测结构的模态频率 ,根据未锈裂结构的模态频率识别出结构的实际支承条件 ,建立现场试验结构的有限元模型。验证结构锈裂损伤定位方法的有效性。计算结构锈裂损伤程度识别图 ,用于结构锈裂损伤程度识别。     

基于曲率模态的钢筋混凝土梁损伤检测研究

阐明了曲率模态的基本原理。对钢筋混凝土简支梁进行逐级加荷-卸荷试验,每次卸荷后进行动态检测试验,用DASP系统对试验数据进行分析,得到位移模态。利用二阶差分法,由位移模态得到了曲率模态。结果表明,曲率模态能较为准确地识别钢筋混凝土简支梁的损伤,且对微小损伤较为敏感,高阶的曲率模态对于损伤的敏感性高于低阶曲率模态。利用曲率模态能够较好地判定损伤的位置以及损伤的相对程度。