一种基于模型修正的结构损伤识别方法

基于模型修正技术提出一种结构损伤识别方法。首先通过建立带约束边界非线性最小二乘目标函数，极小化结构实测模态与分析模态之间误差，将损伤识别问题转化为优化问题。其次采用信赖域方法求解该优化问题使优化过程具有更强的鲁棒性和可靠性。然后提出一种目标函数向量扩充方法并进行了参数优化研究。最后通过一栓接框架损伤试验研究，验证了该识别方法应用于结构损伤识别的可行性和有效性。     

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。     

基于动能密度的结构损伤识别

摘 要: 提出改进的动能密度指标损伤识别法,基于加速度测试数据,直接在时域内进行损伤识别。首先从理论上分析了动能密度指标,介绍了基于该指标建立的损伤识别方法;接着指出了改方法存在的问题,并详细分析了原因;然后针对这些问题,采用基线修正技术及小波包变换方法对该方法进行改进;最后将改进后的动能密度指标识别法用于一连续梁数值模型和一钢框架动力试验的损伤识别,结果表明该方法能够有效识别损伤位置,大概反映损伤程度;并且无需完备的模态信息,能克服激励的影响,具有良好噪声鲁棒性,适用于多种结构的损伤识别。因此,可以预见该方法具有较大的工程实用价值。     

基于时域响应灵敏度分析的板结构损伤识别

提出了一种基于响应灵敏度分析的有限元模型修正法,对平板结构的局部损伤进行识别。在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为板结构单元杨氏模量的减少,建立了板结构的有限元动力学方程,利用直接积分法获得了结构强迫振动响应。在损伤识别反问题中,基于响应灵敏度分析,直接利用结构的动态响应进行有限元模型修正和损伤识别。算例表明,本文方法能有效识别板类结构的局部损伤,具有需要测点数目少,损伤识别精度高,对模拟的测量噪声不大敏感的优点。     

基于子结构的有限元模型修正方法

提出了一种基于子结构的有限元模型修正方法。该方法将整体结构有限元模型划分为多个子结构模型,求解独立子结构的主模态特征解和特征灵敏度;通过位移协调条件和能量方程,约束相邻独立子结构,得到整体结构的特征解和特征灵敏度;并以整体结构模态和结构试验模态的残差为目标函数,通过调整子结构单元参数,完成有限元模型修正。当结构局部参数发生变化,通过分析某一个或几个子结构即可求解整体结构特征解和特征灵敏度,而不需要分析其他未发生变化的子结构。由于子结构模型尺寸远小于整体结构,该方法能够极大地提高有限元模型修正方法的精度和效率。     

基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究

在传统的基于模型修正的损伤识别中,由于实测模态信息有限而待识别参数过多,往往导致损伤识别方程出现较大误差,从而限制了该方法在复杂结构中的应用。为解决这一问题,对结构的自由度进行了分解,将损伤结构中模态振型的未测量部分表达为已测量到的模态振型、模态频率以及结构其它参数的函数。将损伤视为结构单元刚度的减小,利用完好结构的计算模态数据以及损伤结构扩充后的实测模态数据,建立了结构的损伤识别方程。运用信赖域优化算法对具有双重约束条件的目标函数进行最小化,识别出了结构各单元的刚度损伤参数。通过两个损伤识别数值仿真算例及实验验证,结果表明,在测点数量有限及测试噪声等不利因素影响下,所提方法只需运用少量的实测模态信息,即可实现结构损伤位置及程度的准确识别,同时算法具有较好的鲁棒性。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

联合整体和局部模态信息钢管焊接结构模型修正

由于焊接结点的复杂性、实际测量的局限性以及误差等因素,钢管焊接结构的模型修正一直是研究的热点和难点问题。对一个发射台骨架进行了整体及局部模态试验,获得了反应结构整体动态特性的低阶模态及局部动态特性的局部模态,并将二者联合起来,采用信赖域优化算法进行模型修正。在优化过程中,通过提出的加权系数可动态改变的多目标函数,在每次迭代完成后可根据目标函数数量级的变化自动调整加权系数,使得模型修正过程能够更加合理有效的利用结构的整体及局部模态信息,达到更好 “联合”。修正后有限元模型的计算模态与实测模态吻合良好,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于时间序列分析的结构损伤识别

针对如何从结构响应信息中提取结构损伤指标的问题,提出了一种基于时间序列分析的结构损伤识别方法。对结构响应数据进行预处理,利用完好工况下的结构响应数据作为参考数据,建立自回归(Auto regression-AR)预测参考模型。利用已建立的AR预测参考模型计算待识别工况的残差,将待识别工况的残差与AR预测参考模型的残差的方差之比作为损伤指标,对结构损伤进行识别;通过算例表明:该损伤指标不仅可以判断结构是否发生损伤,而且可以识别结构的损伤位置。     

基于人工神经网络的藏式结构有限元模型修正

针对典型藏式传统建筑年代久远、建造过程无设计图纸、存在太多不确定性,通过有限元数值分析所得结果与实验结果不能较好吻合问题,建立所测结构的有限元模型,并通过人工神经网络方法,以实测结构模态参数为目标对典型藏式结构的有限元模型中部分不确定因素—梁及雀替的等效变截面梁高、材料密度及弹性模量进行修正,得到更接近真实状态的有限元模型。该模型对该典型藏式结构的损伤识别、可靠度评估具有重要意义。     

Damage identification in three-dimensional structures using single-objective evolutionary algorithms and finite element model updating: evaluation and comparison

This study presents a methodology which integrates single-objective evolutionary algorithms (EAs) and finite element (FE) model updating for damage inference in three-dimensional (3D) structures. First, original well-known EAs, namely the genetic algorithm, differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO), are combined with FE model updating for detecting damage in a 3D four-storey modular structure and their performances are compared. Next, to obtain more accurate results, hybrid Lévy flights–DE and hybrid artificial bee colony–PSO are developed for enhancing damage identification. With each method, the objective function composed of modal strain energy and mode shape residuals, taken from the FE model of the intact structure and the simulated damage responses, is initially created. Then, the performance of each algorithm combined with FE model updating for damage detection is assessed in terms of three characteristics: consistency, computational cost and accuracy, and the best performing algorithm is recommended.     

Frequency domain damage detection of plate and shell structures by finite element model updating

Plate- and shell-like elements are the main constituent of many engineering structures such as ships and airplanes. This paper develops a frequency domain model updating method using power spectral density function and seeks its viability in damage identification of plates and shells. The derivation of the sensitivity equation is exact and measured natural frequencies of few lower modes are used to overcome the drawbacks of incomplete measurement. The method is numerically examined in several damage cases. The robustness of method against measurement and mass modelling error is numerically assessed using Monte-Carlo analysis and numerically simulated error contaminated data. The method proves to be robust against both kind of errors and performs well, both in cases of plate and shell elements.     

基于局部静力测试的约束子结构修正法

针对局部子结构为修正对象的情况,提出只利用整体结构中局部子结构部分的静力位移即可精确修正子结构模型的约束子结构方法。首先利用静力测试获得局部子结构所对应的局部柔度矩阵,通过在子结构边界处施加虚拟固定支座,把子结构从整体结构中隔离出来成为约束子结构,同时构造出该约束子结构相应的柔度矩阵。然后利用柔度扰动新方法优化修正约束子结构,即等同于修正相应的子结构模型,从而可对该子结构的损伤状况作出评估。以一个平面桁架结构为例对所提方法进行了验证。结果表明,所提方法合理可靠,计算简单快捷且精度良好。     

基于ICMCM法的GARTEUR结构有限元模型修正研究

摘要：改进的正交模型正交模态 (ICMCM) 法在进行模型修正过程中需要同时使用实验测得的频率及模态振型等数据。本文利用有限元模型的模态振型代替实验测量的模态振型并通过迭代解决了模型修正过程中缺少实验模态振型数据的问题,使ICMCM法具有更广的应用范围。根据国际认可的三级评价标准使用ICMCM法对GARTEUR飞机模型进行了修正,并与国际上其他单位的模型修正结果进行横向比较,结果证明了本文改进方法的可行性及修正结果的优越性。     

An improved perturbation method for stochastic finite element model updating

In this paper, an improved perturbation method is developed for the statistical identification of structural parameters by using the measured modal parameters with randomness. On the basis of the first‐order perturbation method and sensitivity‐based finite element (FE) model updating, two recursive systems of equations are derived for estimating the first two moments of random structural parameters from the statistics of the measured modal parameters. Regularization technique is introduced to alleviate the ill‐conditioning in solving the equations. The numerical studies of stochastic FE model updating of a truss bridge are presented to verify the improved perturbation method under three different types of uncertainties, namely natural randomness, measurement noise, and the combination of the two. The results obtained using the perturbation method are in good agreement with, although less accurate than, those obtained using the Monte Carlo simulation (MCS) method. It is also revealed that neglecting the correlation of the measured modal parameters may result in an unreliable estimation of the covariance matrix of updating parameters. The statistically updated FE model enables structural design and analysis, damage detection, condition assessment, and evaluation in the framework of probability and statistics. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于弹性导波的厚钢梁结构的损伤检测

弹性导波由于其对损伤的敏感性和长距离传播特性,成为近年来结构健康监测领域的一个研究热点.探讨了利用 PZT 换能器在较厚结构中进行基于弹性导波方法的损伤识别的可能性.首先参考 Lamb 波的频散曲线,设置了导波的激励信号参数如激励频率、激励波形周期数等;基于优化的激励波形和 PZT 换能器布局,在结构健康监测实验平台上对试件进行了检测.通过对实验结果的处理分析,计算出导波的群速度,并根据群速度和飞行时间(ToF)得到了损伤的位置信息.结果表明利用导波方法能够针对较厚结构进行损伤定位并能识别出不同大小的损伤.     

考虑温度梯度的模态应变能法海洋平台损伤检测研究

针对导管架式海洋平台,研究了海水温度梯度对结构整体损伤检测方法之一的模态应变能法的影响。以一个导管架平台为模型,考虑温度对钢材弹性模量的影响,建立了该平台在模拟的海水温度梯度下的有限元模型。通过使用模态应变能法对该模型进行损伤检测,总结了温度梯度对基于模态应变能法的海洋平台损伤检测的影响规律。结果表明温度梯度会使该方法损伤定位能力变弱,对结构冗余度越大的构件影响越大;同时会使损伤程度识别精度降低,构件结构冗余度越大、损伤程度越小,影响越大。     

基于特征正交分解的梁结构损伤识别

介绍了特征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）的相关理论和一种基于特征正交分解的结构损伤识别方法的基本原理,并利用该识别方法对简支梁结构进行了损伤识别数值研究。研究结果发现：基于特征正交分解的结构损伤识别方法能较好地识别出梁结构的损伤位置,并具有一定的抗噪能力。     

基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的转向架构架模型修正

为提高转向架构架模型的修正效率和实时性,提出了一种基于Kriging模型和无迹卡尔曼滤波的模型修正方法.首先,对构架进行模态分析,引入信息熵确定模态阶数来优选频响函数频率区间.其次,构造Kriging模型,将频响函数经过小波变换并提取第4层低频系数作为Kriging模型输出,并通过改进的灰狼算法(grey wolf o...