基于残余力向量法的桁架结构损伤直接识别法

提出一种基于残余力向量理论的桁架结构损伤直接识别方法.先由灵敏度分析,求出结构刚度联系矩阵,再由刚度联系矩阵将损伤后的刚度摄动矩阵展开成对角矩阵,代入残余力向量方程,得到由刚度联系矩阵表示的新残余力向量方程,经过整理,此方程可以直接求解,即可得到各杆件刚度的损伤量,由此可识别出桁架结构的损伤杆件及其损伤程度.最后以一桁架结构模型进行数值仿真分析.结果表明,该方法具有计算简单,计算量小等优点,仅需损伤后第一阶模态参数,就能够准确识别出结构的损伤情况,证实了该方法的有效性.     

残余力向量法直接识别剪切型框架结构损伤的有效性研究

介绍残余力向量法的基本理论,提出识别框架结构损伤的方法。以某个损伤工况已知的框架结构为例,计算识别其损伤情况。研究表明,只需损伤结构的一阶模态即可识别结构损伤情况,且该方法的有效性通过对比分析得以验证。     

基于残余力向量的框架损伤直接识别法

为直接识别出基于残余力向量法的框架结构损伤,提出先由灵敏度分析求得结构刚度联系矩阵,再由结构刚度联系矩阵将损伤结构的刚度摄动矩阵展开,得到新的结构残余力向量方程,通过求解此方程即可识别出框架结构的损伤位置和程度,最后运用所提出方法对三层框架结构进行损伤识别,结果表明识别精确度较高,从而验证了该方法的有效性.     

模态噪声影响下基于残余力向量的损伤识别

提出了一个考虑模态噪声影响的基于残余力向量法的损伤识别两步法。首先从理论上证明了由连续观测所得的模态参数计算的残余力向量样本,其均值向量可以作为损伤位置识别的标识量。在可能损伤位置确定后,通过提取刚度矩阵和质量矩阵中与损伤相关的自由度来减少计算量,用矩阵缩减后得到的残余力向量构造遗传算法优化目标函数,来识别损伤程度。数值算例证明,该方法具有较好定位和定量识别效果和抗噪声能力。     

用残余力向量进行连续梁损伤诊断

基于结构损伤后残余力向量的计算，对连续梁进行损伤诊断研究，并根据灵敏度分析来考虑结构物理参数误差对诊断结果的影响。数值模拟结果表明，结构存在一定损伤时，基于残余力向量法对连续梁结构的损伤诊断非常有效，当结构物理参数有一定的噪声污染时，仍能给出比较准确的诊断结果。     

结构损伤位置识别的组合指标法

基于应变模态对结构局部特征变化比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,以既能实现准确定位又便于工程应用,以动力响应诊断的应变模态指标为基础,结合频率指标提出了实用的组合指标.理论证明和数值仿真结果表明,无论单处还是多处损伤、低阶还是高阶模态,损伤识别组合指标均能在判断损伤存在的同时准确定位损伤.     

网壳结构损伤识别理论及仿真研究

针对网壳结构特点,引入敏感模态的概念,提出利用模态置信准则确定局部损伤所对应敏感模态的算法,推导了剩余模态力的表达式,利用敏感模态进行损伤位置识别.采用最小秩摄动理论定量评估结构的损伤程度,与Baruch方法及Berm an方法进行比较分析.实际网壳工程的数值模拟结果表明,本文方法不仅可以识别单位置损伤还可以识别多位置损伤,不仅可以评估刚度变化还可以评估质量变化,对网壳结构的健康诊断是可行的.     

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。     

结构损伤识别的柔度曲率法

提出了结构损伤识别的柔度曲率法,该方法不需要原结构的模态参数,只需利用损伤结构柔度的曲率就可以识别结构的损伤位置。数值例子表明,柔度曲率法仅需要低阶模态信息即可获得很好的识别精度。     

桥梁结构的损伤识别与定位方法

论述了在桥梁结构损伤识别和定位方法中,根据低频振动数据的技术发展现状及实践中遇到的困难,提出了进一步的可行方法。     

3种结构动力损伤诊断方法的计算性能对比

本文对灵敏度分析法、遗传算法和灵敏度遗传算法的计算性能展开了研究,为算法的进一步应用提供依据.对平面杆系结构进行数值模拟分析,考虑振动数据量和测试误差对计算结果的影响,比较不同条件下3种计算方法的效果,总结出3种计算方法的各自特点和适用条件:1)损伤数目少,振动参数充足并且准确时,灵敏度分析法效果较好;2)损伤数目多,振动参数不充足或存在误差时,灵敏度遗传算法效果较好.     

基于正则化遗传算法的结构损伤识别

针对结构参数反演问题中存在的强不适定性,提出了一种基于响应面的正则化遗传算法。在识别结构损伤时,将结构单元刚度折减作为损伤指示量,以结构模型的模态参数与真实结构的模态参数尽可能接近为优化目标,采用遗传算法进行反演计算。优化求解过程中,响应面方法的引入极大地降低了结构模态参数的计算量;而目标函数中正则化项的引入则起到了抑制测量信号噪声干扰、提高识别算法鲁棒性的作用。梁式结构的损伤识别数值算例表明本文提出的损伤识别方法简明、有效。更多还原     

基于剩余模态力分析方法的结构损伤识别

利用特征结构分配技术建立了结构有限元数值模型修正方法。基于剩余模态力分析方法,提出了确定结构损伤位置的算法。采用灵敏度分析的方法来定量评估结构的损伤程度。最后,用数值示例说明了文中方法的应用。     

基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别

为了有效地进行结构的损伤识别,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法。首先利用支持向量机为损伤裂缝指标、损伤位置与各阶频率和一阶振型建立函数关系,然后将利用该函数关系得到的频率和振型与实测频率和振型间的差异作为优化目标,进而实现结构的损伤识别。为提高损伤识别的精度,将优化目标转化为多目标优化问题,并利用所提出的灰色粒子群算法进行求解。实验结果表明,该方法在结构损伤识别中具有较好的效果。     

基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别

为了有效地进行结构的损伤识别,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法。首先利用支持向量机为损伤裂缝指标、损伤位置与各阶频率和一阶振型建立函数关系,然后将利用该函数关系得到的频率和振型与实测频率和振型间的差异作为优化目标,进而实现结构的损伤识别。为提高损伤识别的精度,将优化目标转化为多目标优化问题,并利用所提出的灰色粒子群算法进行求解。实验结果表明,该方法在结构损伤识别中具有较好的效果。     

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)