基于数据融合和小波分析的结构损伤诊断

基于数据融合和小波分析理论，提出一种新的结构损伤诊断方法。采用改进的一致性算法融合多传感器的测量数据，克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点，对支持矩阵进行模糊化处理，避免了人为定义阈值而产生的主观误差。利用小波分析的降噪和多尺度分辨能力对多传感器的数据进行分析处理，从而对结构损伤作出诊断识别。通过数值算例，验证了该方法可以充分利用所有传感器的有效信息，能够在部分传感器性能降低（如受到噪声影响），甚至是完全失效的情况下，对结构损伤作出正确诊断。     

概率及非概率不确定性条件下结构鲁棒设计方法

提出了在概率不确定性和非概率不确定性同时存在时的约束函数鲁棒性和目标函数鲁棒性的实现策略及结构鲁棒设计方法。将传统优化设计问题的约束条件改造成为能同时反映两类不确定性量波动变化影响的约束条件,以实现约束函数的鲁棒性;在传统优化设计问题目标函数中增加若干个关于目标函数灵敏度的新目标函数,构成一个多目标函数设计问题,以实现目标函数的鲁棒性。所提方法应用于一个10杆桁架结构设计,采用宽容排序法求解。计算结果表明,在相同的结构总质量限制条件下,目标函数鲁棒性程度随着变量不确定性程度的增加而降低;在相同的变量不确定性程度条件下,增加结构总质量能提高目标函数鲁棒性的程度。     

工程结构裂纹损伤诊断神经网络方法应用

阐述了神经网络方法在结构裂纹损伤诊断中的应用.回顾了结构损伤领域中神经网络方法应用的发展历程,总结了主要研究成果,提出了有待进一步研究的重点和方向.     

智能材料结构损伤的分形神经网络诊断方法

针对智能复合材料的损伤诊断问题提出了采用人工神经网络将材料结构表面上的裂纹与材料内部的应力变化相结合的诊断方法。光纤珐珀传感器的小体积和高精度使之很适合于埋置在复合材料内部感受材料内部应力变化。而材料结构表面的裂纹是其内部受损伤的外在表现 ,根据裂纹在结构表面上的分布特征用分形的方法把表面的裂纹量化 ,获得其分维值 ,和内部的应力变化一起作为特征值输入到神经网络 ,利用神经网络的非线性处理能力进行在线的材料损伤识别。在一块 3 5cm× 3 5cm的复合材料试件上的实验结果表明这一方法是可靠的、有效的 ,完全可以进行材料损伤的在线监测以及进一步的材料寿命预测     

土木工程结构损伤诊断的几种方法探究

在我国,土木工程结构的应用范围最广,土木结构具有尺寸大、总量轻等特点,这使得土木工程结构存在先天缺陷。土木工程结构在使用中极容易受到环境和非结构构件等因素的影响,在这些因素的作用下,土木工程结构会出现损伤。为了确保土木工程结构的安全,必须要及时的对这些损伤进行识别和诊断,避免因土木工程结构稳定性问题导致质量和安全事故。本文主要分析了土木工程结构损伤的危害及损伤诊断的内涵,并详细介绍了几种损伤诊断方法。     

基于遗传算法的结构损伤诊断研究

利用试验得到的振动参数评估结构的破损情况,是当前结构工程学科十分活跃的领域。本文引入遗传算法处理振动参数,进行结构的损伤诊断。为了让遗传算法更适用于结构工程损伤诊断领域,提出了多父体变量级杂交和变量微调等新的改进策略,并运用于固端梁的损伤诊断,取得了满足工程要求的结果。在识别过程中,遗传算法用到的信息有前二阶固有频率和其相应的振型及前三阶固有频率和第一阶振型,充分说明了遗传算法可在已知信息不多的情况下找到最优解,为结构损伤诊断开辟了一条新路。     

浅埋地下人防结构损伤诊断

随着人防工程建设规模的扩大与发展,对人防工程结构的损伤诊断及其安全性评价已成为亟待解决的重要问题。文章提出一种适用于浅埋地下人防结构的损伤诊断方法,取工程界普遍关注的结构前三阶振型变化率绝对值之和作为损伤诊断标识量,以某人防工程结构为算例,计算分析表明该标识量不仅对结构损伤位置和损伤程度敏感,而且在两位置损伤状态下结构的损伤位置和损伤程度是结构只存在一处损伤时结构的损伤位置以及损伤程度的叠加,从而方便的解决地下人防结构的损伤诊断问题。     

基于参数识别的结构损伤概率诊断方法

为解决观测噪声等不确定性因素影响下确定性损伤识别方法的损伤误判问题,提出了结构损伤识别的概率可靠度法。通过正则化修正改善参数识别问题的不适定性,利用数据摄动和蒙特卡罗法研究观测噪声对参数识别结果的影响并获得各待识别参数的统计特征,在此基础上基于概率统计理论推导了损伤概率的计算公式。根据损伤识别试验验证了方法的有效性和准确性,分析并比较了概率可靠度法和确定性方法的损伤识别结果。试验研究表明,损伤识别的概率可靠度法能够显著改善传统确定性损伤识别方法的损伤误判问题。     

结构损伤对固有模态的影响及诊断

通过引入损伤诱导矢量,作者构造一种基于模态测试数据诊断结构损伤的新方法。利用损伤诱导矢量能迅速排除无损伤元素,缩小识别范围。通过计算损伤诱导矢量与它的最佳矢量之间的距离识别损伤位置,通过计算结构刚度和质量的损失确定损伤程度。该方法计算量小,能诊断结构的微小损伤。文中以浅拱为例,分析了损伤位置及程度对固有频率的影响,给出各种损伤情况下的诊断结果,以说明其有效性。     

框架结构损伤诊断的神经网络方法研究

本文对框架结构的损伤特征进行了分析,发现框架结构的层间位移对以层为特征的损伤较为敏感,并以此为基础,对框回的损伤模型予以分类,进而采用组合式神经网络实现框架结构的损伤模型式识别。     

基于模糊神经网络的数据融合结构损伤识别方法

为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,提高损伤检测与评估的识别正确率,该文通过构造模糊神经网络分类器,提出了一种基于模糊神经网络的数据融合损伤识别方法并将之应用于结构健康诊断中。它先通过数据预处理,提取原始响应信号中的特征参数,接着将之作为模糊神经网络的输入,构造模糊神经网络模型进行识别决策,最后运用数据融合算法,计算出数据融合后的决策结果。为了验证所提方法的有效性,通过一个7自由度的建筑模型,分别用单一模糊神经网络决策器和数据融合损伤识别方法进行了损伤识别和比较。研究结果表明:该文所提方法比单一决策结果更准确、可靠。     

基于证据理论的结构损伤识别研究

基于多源损伤信息可以有效解决由多种不确定性所导致的损伤误判问题。将证据理论作为理论基础，研究基于多源信息的损伤识别方法。为了充分体现不同证据在重要性、可靠性方面的差异，在考虑实际损伤识别过程的基础上，提出了基于先验和后验可靠性联合校正的证据合成方法。损伤识别试验研究表明，所提出的证据合成方法优于经典的D—S合成法则；相对于传统的基于单一损伤信息的损伤识别而言，基于多源损伤信息能够有效降低损伤误判的可能性，获得准确性、鲁棒性更好的损伤识别结果。     

基于人工神经网络的板的结构损伤诊断

本文将板的固有频率同人工神经网络相结合，应用到板的结构损伤诊断研究中。建立了点支承悬臂矩形板的固有频率与结构损伤程度和损伤位置诊断的人工神经网络模型。     

悬臂薄板结构损伤状况的神经网络诊断

基于动量法及Levenberg_Marquardt规则BP神经网络算法 ,本文建立了悬臂薄板固有频率与其裂纹深度、位置诊断关系的人工神经网络模型 ;模型仿真结果表明 ,BP神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。     

整合统计的结构损伤动力诊断三步法

结构损伤诊断是结构健康监测的核心内容之一。在部分前人工作的基础上，针对土木工程结构损伤识别的妻求(单元级诊断)及实际工程中存在的测试噪声干扰问题，结合统计方法发展了一套由损伤识别、损伤定位的单元筛选和搜索、单元损伤反演组成的三阶段结构损伤诊断流程。利用钢筋混凝土三跨连续梁的有限元模型，在存在较大测试误差(模态随机噪声)的条件下，对单／多损伤工况进行了险证诊断，结果表明该流程强健有效，具有良好工程应用前景。     

基于损伤存在概率成像方法的复合材料结构损伤识别

基于小波分析理论和概率统计原理,提出一种损伤存在概率成像方法,对复合材料结构进行在线的健康监测。首先对结构损伤前后Lamb信号进行比较,提取信号的能量特征差异系数,作为损伤指标;然后用概率统计方法判断该损伤指标是由损伤引起的还是因环境变化造成的;最后用成像算法给出存在概率图像识别损伤。对复合材料板结构进行实验验证该方法的可行性,具有一定的实际工程应用价值。     

基于结构动力特性的损伤检测可视化方法

提出基于结构动力响应的损伤识别多指标分层及融合可视化展示方法,使结构的损伤信息以可视化的图像直观地展示出来。以简支梁为研究对象,应用当前发展成熟的多个指标对单裂纹和双裂纹分别进行分层展示。应用自适应加权最小二乘法对多层图像进行融合可视化,解决了单一指标得到可视化结果仅能包含有限的损伤信息,容易造成漏判的缺点,使得融合结果更加精确。基于结伤动力特性的损伤检测可视化将为结构损伤识别和健康监测提供新的展示平台。     

组合结构损伤状态评估的专家系统

本文结合模糊数学原理，结构分析原理，机器学习原理，模式识别原理，提出了组合结构损伤状态模糊评估的方法；并以这个方法的主要原理为思想开发一个诊断模糊专家系统－组合结构损伤状态评估的专家系统。     

Benchmark模型结构两阶段损伤诊断试验分析

提出了一种基于结构振动特性的两阶段损伤诊断方法,以国际结构控制协会与美国土木工程学会(IASC-ASCE)提出的健康监测Benchmark模型结构为例,对其在力锤脉冲激励和环境激励下的试验数据进行分析,对不同的损伤模式进行了损伤定位和损伤程度的估计。结果表明,在模型误差、测量噪声、质量与刚度分布不确定性等因素的影响下,该两阶段损伤诊断方法能够取得令人满意的损伤识别结果。     

压电层合智能结构冲击损伤自诊断方法的研究

针对压电层合板智能结构,建立了压电阻抗的计算模型,从理论上分析了压电阻抗与结构机械阻抗的相关性,并对冲击损伤试件的压电阻抗进行了实验测试.理论分析和实验研究表明,通过直接测量压电阻抗并提取与冲击损伤相关的特征信息来评价冲击损伤的方法是可行的.该方法基于压电智能结构的机-电动态阻抗特性,不受结构的几何形状限制.测试用的压电元件成本低、且对主体结构刚度的影响很小,测量压电阻抗的方法简单可行,易于实现压电层合智能结构冲击损伤的自诊断功能,有望作为一种新技术在飞行器结构损伤监测方面获得实际应用.