连续梁结构损伤识别的小波神经网络方法研究

以含损伤的连续梁结构为研究对象,研究了识别结构损伤位置和损伤程度的小波神经网络方法。通过有限元分析和Lanczos法计算得到损伤结构的曲率模态参数,再利用曲率和应变的关系得到应变模态参数。根据连续小波变换理论并用Matlab小波工具箱,得到小波系数模极大值并判断出结构损伤的位置。以此为基础,将小波系数模极大值作为BP神经网络输入参数构造神经网络,通过损伤程度与小波系数模极大值之间的非线性关系,由神经网络的输出参数确定结构的损伤程度。建立了一种既能识别结构损伤位置又能确定损伤程度的小波神经网络方法。通过对一含裂缝的三跨连续梁的损伤识别计算分析,验证了该方法的有效性。     

基于柔度矩阵曲率差法识别结构损伤

提出利用柔度矩阵曲率差法研究结构的损伤识别,利用结构损伤前后的柔度矩阵分别求得各列的平均值,然后进行差分,并以其作为损伤识别的指标;以有限元分析含损伤结构的模态参数为基础,分别建立简支梁含有一处损伤、多处损伤、连续梁各跨和支座处含有一处损伤的ANSYS有限元模型,分析该方法识别结构损伤的效果。数值分析表明该方法仅需低阶模态参数即可准确简便地识别结构单处或多处损伤的位置;通过与已有的MF、MFC、RFD等损伤指标的数值模拟分析对比,显示了该指标的优越性。     

基于小波分析和移动荷载动力响应的连续梁损伤识别研究

为了识别连续梁结构的损伤,以每跨25m的两跨等截面连续梁为背景,利用有限元分析,得到完好和有损伤梁在移动荷载作用下某点的位移响应,进而对其位移响应及残差进行连续小波变换,通过小波系数的变化来识别损伤。研究结果表明:可以根据小波系数灰度图进行损伤位置的识别,损伤识别效果受移动荷载速度和不同测点的影响较小。利用小波系数对数指标可以估计损伤程度,而且在存在噪声时,依然可以对损伤位置进行识别。     

平均曲率模态法识别桥梁损伤可行性试验研究

设计了一个两跨连续梁实体桥梁模型。通过设定的2种不同损伤工况,采取车辆激励、锤击激励和环境激励3种激励方式模拟工程环境及传感器稀疏布置和加密布置两种形式,共进行了18种方案试验。分别采集加速度时程响应,进行了这些试验方案的模态分析;用平均曲率模态法对模型进行损伤识别,研究这种方法识别桥梁损伤的实用可靠性。试验分析结果表明:在试验工程环境下,平均曲率模态方法是识别桥梁损伤的一种可行方法,传感器的布置方式决定着损伤识别的有效性。     

曲率模态和神经网络在损伤识别中的应用

以连续梁为例，通过曲率模态及改进后的模态置信准则联合确定损伤位置，并使用神经网络判定各损伤处的损伤程度。数值模拟考虑了梁不同位置及不同程度损伤情况，研究了运用曲率模态和模态置信准则进行损伤和损伤位置的识别，分析了各自方法的优缺点，通过两种方法的联合运用，使损伤位置识别准确、合理，并且说明了1阶曲率模态的局部参数是损伤程度识别较优的网络输入量，最后运用神经网络识别损伤程度。     

基于小波分析的PC连续刚构桥损伤识别研究

为了深入对PC连续刚构桥的损伤识别进行研究,以小波变换为工具,结构曲率模态为信号,利用结构损伤前后的曲率模态小波系数差作为损伤识别指标,对一四跨PC连续刚构桥进行了损伤识别,研究并探讨了损伤识别指标在连续刚构桥单损伤、多损伤工况下的适用性。在单损伤工况下,损伤识别指标具有良好的敏感性和适用性,能够准确的定位损伤,并能根据损伤程度和损伤指标信息建立回归方程,对损伤程度进行估计;在多损伤工况下,随着损伤程度的增加,由于各部位特性受损伤的影响程度不同,采用整体识别时出现的伪信息,对结构损伤识别造成影响,因此提出对PC连续刚构桥进行基于损伤识别指标的分段识别方法,能有效的避免损伤识别中的误判和漏判现象。     

基于模态柔度法的连续梁结构损伤识别研究

利用模态柔度矩阵对角线元素的相对变化率和曲率对连续梁结构进行损伤定位,对这2种指标进行了损伤灵敏度和噪声灵敏度分析.研究了测试不完备和存在观测噪声条件下利用这2种指标进行损伤识别时所存在的困难.针对某三跨连续梁桥,对几种振型扩展与修正的方法进行了比较研究.提出了适合于该类问题的振型修正方法,计算结果表明该方法能够在测试不完备和存在观测噪声的条件下对连续梁结构进行较为准确的损伤定位.     

基于小波变换的连续梁裂缝识别

在车辆驶过连续梁桥的过程中,车辆与桥梁产生耦合振动作用,这将直接影响桥梁裂缝的产生与发展。本文基于车桥耦合振动理论和单轴车辆模型对连续梁的裂缝识别进行了研究。应用连续小波变方法,由小波变换灰度图和小波系数图识别连续梁的裂缝。ANSYS软件计算分析所得的车体竖向振动速度和车体竖向位移经过小波变换后能够识别连续梁裂缝的深度和数量,小波系数图和小波系数灰度图均能有效识别裂缝的特性,并且裂缝损伤越严重越易于被识别,为实际连续梁桥工程的裂缝检测提供理论基础。     

混凝土曲线梁桥损伤识别干扰性分析研究

目前桥梁损伤识别主要采用曲率模态分析、振型曲率变化指标、结构固有频率变化、能量变化等方法理论,其中曲率模态分析法应用广泛,识别效果好。但是对桥梁结构同时存在多处不同程度损伤的识别效果并不理想;非结构损伤因素导致结构刚度变化对其识别结果的干扰性亦值得探讨。本文在基于曲率模态绝对差值理论的基础上,分析多处损伤识别的相互干扰性和非结构损伤因素导致结构刚度变化的干扰性,对该方法进一步优化完善。以云南大保高速某特大桥为依托工程,建立空间有限元模型,对该桥的损伤进行模拟分析。研究表明按模态振型幅值大小来优化损伤识别区段可以有效排除其干扰性,提高识别结果的准确性和可靠性。     

基于柔度差平均曲率的悬臂挡墙损伤识别

针对悬臂挡墙的损伤识别问题,提出了基于柔度差平均曲率的挡墙损伤识别方法.该方法引入微分几何理论中曲面上一点的平均曲率概念,通过该点上2个主曲率求其平均曲率.首先利用挡墙损伤前、后模态柔度矩阵求取柔度矩阵差,并以其列元素的平均值作为模态柔度差向量;然后利用中心差分法求得模态柔度差平均曲率作为检测挡墙损伤的新指标(FDMC).通过对悬臂挡墙的数值模拟研究,结果表明:无论对单处损伤还是多处损伤,该指标都能准确地识别挡墙的损伤位置;根据损伤程度和指标FDMC的相互关系进一步确定单元的损伤程度,且具有较高的识别精度.通过与已有的高斯曲率模态差指标进行比较,验证了该指标的有效性和优越性.     

环境激励下桥梁结构模态识别与损伤检测的新方法

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精度相对较高,而对位移模态的识别则误差较大。本文提出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,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并给出利用以曲率形式表示的单元模态应变能对结构进行损伤标定的基本方法。最后,通过数值模拟对该方法的有效性进行说明。     

基于小波包和频响函数随机——模糊统计的斜拉桥损伤识别

针对单一方法损伤识别的缺点,提出了基于频响函数和小波包能量谱的斜拉桥损伤识别指标,结构损伤前后的频响函数作为信号,进行小波包能量谱分析.由于试验中的频响函数存在一定的随机模糊性,对完好状态下的10次频响函数值进行了随机模糊均值处理,得到的频响函数作为基准.独塔斜拉桥模型实验表明,斜拉桥的一处和两处的损伤都可以识别,损伤...     

基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别方法研究

交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留。为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法：首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动-静止状态,算法同步实现了定位点时空密度双重聚类约束与聚类边界弹性需求,对个体运动状态识别效果更佳;其次,建立支持向量机模型进行交通方式换乘点识别,有效解决了起讫点、信号控制、交通拥堵等停留对换乘停留造成的干扰;最后,从出行链视角出发,提出了基于序列相似度算法的误差回溯自检与优化模型,能够有效修复换乘点漏识别与错误识别问题。此外,在成都市开展了大范围实测试验,由150名志愿者采集了近2 160 h得到的777.6万条数据被用于技术实证评估。试验结果表明：所述方法对交通方式换乘点平均识别准确率达89.3%,换乘时间平均识别误差控制在20 s以内;与既有空间聚类、小波分析算法相比,换乘点识别精度提升近10%,换乘时间误差最大可降低20 s以上,算法适用性与效果更佳。研究成果可为基于活动的交通需求模型演进提供数据支撑,为交通规划与管理部门决策提供技术支持。     

基于改进小波分解的机载位置数据降噪处理

机载经度、纬度、高度数据的精度,对保证飞机定位的精确性和飞行安全性有着重要意义.结合小波分解和经验模态分解(EMD)2种方法的优点,在小波分解的基础上,提出1种基于 EMD 的小波分解降噪方法.利用 EMD 对机载位置数据进行分解,并对高频分量用小波分解方法进行降噪处理,降噪后高频分量再结合低频分量进行重构得到降噪后的数据.以西安到长春某航班巡航阶段的机载高度数据序列为例,进行了仿真验证.结果表明,改进小波分解降噪方法与传统的小波分解降噪方法相比,信噪比提高了0.649,均方根误差减小了0.6969,消噪效果更加明显.改进的小波分解方法在处理机载位置数据方面有着较明显的优点,可获得更精确的飞机三维数据.      

基于主成分残差的结构损伤识别方法

为消除环境温度对结构损伤识别的影响,提出了一种基于主成分分析与小波包系数节点能量谱的损伤识别方法,该方法把环境温度当成影响结构动态响应的潜在变量,通过计算结构动态响应的主成分残差来消除环境温度对动态响应的干扰,并通过此残差小波包系数节点能量谱计算结构损伤敏感特征,通过对比结构未知状态和参考状态的损伤敏感特征判别结构是否...     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

一种坦克发动机电起动系统故障诊断新方法

基于起动电流信号中非平稳特征能有效反映坦克电起动系统的故障状态,提出一种坦克电起动系统故障诊断的新方法。应用小波奇异性检测技术,对起动电流信号中的奇异点进行定位和诊断。针对某型坦克的实际应用表明,基于小波奇异性分析的电起动系统故障诊断方法能有效提取起动电流信号中的关键特征信息,实现电起动系统常见显性和隐性故障的准确诊断及定位。     

基于小波变换的关联交叉口群关键路径识别方法

为提升关联交叉口群信号控制的性能,针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点,采用小波变换对关联交叉口群各进、出口的交通检测流量数据进行分解、降噪、重构,并利用系统聚类方法识别关联交叉口群的关键路径;最后应用南京市广州路某交叉口群的实测数据对模型的可靠性进行了检验。结果表明：该模型识别的交叉口群关键路径与实际情况相符;该关键路径识别方法受外界干扰小,适用于各种交通状态,拥有较高的运算效率和可靠性,可作为关联交叉口群信号控制优化的基础。     

考虑粗糙度影响的桥梁损伤识别间接测量方法

基于间接测量技术，采用国际标准化组织建议的功率谱密度函数（PSD）模拟路面粗糙度等实际因素在车桥耦合模型中的影响，提出一种通过检测车辆在桥梁上运行，并利用安装在检测车辆上的传感器所得的动力响应信号来识别梁弯曲刚度，进而进行结构损伤识别的间接测量新方法。考虑到应用该新方法过程中路面粗糙度等实际因素易产生不利影响，提出利用车频及车辆阻尼比相同的2辆检测车位移信号相减的方法来消除路面粗糙度产生的影响。首先通过理论推导对该方法进行理论验证，接着采用数值模拟的方法分别对采用该方法消除路面粗糙度影响的可行性、桥梁损伤位置识别的可行性以及损伤程度识别的可行性进行验证，最后采用该方法进行实桥实测试验。研究结果表明：所提方法可以有效消除路面粗糙度等实际因素对间接测量技术的不利影响，可以有效地识别梁弯曲刚度，进而达到桥梁损伤识别的目的，有助于推动基于动力测试的间接测量技术在桥梁结构损伤识别工作中的实际应用。