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。     

径向基网络在简支梁损伤识别中的应用

对简支梁进行了损伤分析,研究了不同损伤工况下的频率变化率和模态振型曲率变化,并采用径向基神经网络对结构进行了损伤识别研究,研究中采用了三种方案:仅利用频率变化率;仅用第1阶模态曲率变化;综合使用前3阶频率变化率和模态曲率变化.结果表明,基于动力参数和径向基神经网络的结构损伤识别方法能够准确地识别结构的损伤程度,神经网络...     

基于曲率模态的预应力混凝土损伤定位

采用曲率模态对预应力钢筋混凝土梁构件的损伤定位进行了研究,采用有限元方法计算出结构的位移模态.根据得到的位移模态利用差分计算得到曲率模态曲线.数值计算结果表明,曲率模态曲线能够对结构损伤进行识别定位.     

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。     

基于模态曲率法的木框架结构损伤识别

通过ANSYS有限元软件得到结构位移模态分析数据,对于木框架结构在不同损伤工况下进行了模态曲率分析,研究表明模态曲率指标对于木框架的损伤比较敏感,能准确判断木框架损伤发生的具体位置,为研究木建筑结构的损伤识别奠定了理论基础。     

基于曲率模态和小波系数差的损伤识别

针对单一方法对结构损伤识别不太敏感的缺陷,提出了结合曲率模态和小波分析的综合损伤识别方法。以损伤前后的曲率模态作为分析信号,进行离散小波变换,提取高阶频率系数。将高阶系数之差作为损伤指标,通过高频系数差值的奇异处可以识别损伤位置。经过对2跨连续梁的数值模拟,不仅能够识别1、2处损伤,还能识别支座附近的损伤。证实了此方法定位准确,易于识别的优点,并对一座2跨连续梁钢桥模型进行试验。     

基于曲率模态振型进行梁式桥损伤识别研究

以刚架桥为具体研究对象,根据曲率模态振型,对刚架桥的损伤识别进行数值仿真研究。利用刚架桥损伤前后的曲率模态振型变化对刚架桥的损伤进行定位识别,探讨曲率模态振型用于刚架桥在不同损伤情况,以及不同损伤程度下的损伤识别诊断能力。数值仿真结果表明,曲率模态振型是梁式桥结构损伤识别的敏感标示量,可以对刚架桥的损伤进行识别。     

基于固有频率和模态振型差值曲率的结构损伤识别研究

摘要本文采用单元划分的原则,建立了悬臂梁结构的ANSYS有限元模型。对此悬臂梁有限元模型损伤前后的基本模态参数——固有频率进行对比分析,并利用对结构损伤识别更敏感、有效的模态参数——模态振型差值曲率进行结构损伤单元的识别研究。研究表明：结构损伤后固有频率明显降低,且随着损伤程度的增大固有频率衰减加剧,固有频率的衰减在一定程度上反映了结构的损伤性状;模态振型差值曲率对于结构的损伤位置和损伤程度具有优异的鉴别性,它的研究对于工程实践和科学研究都具有深远意义。     

基于结构振动的中承式拱桥吊杆损伤识别

吊杆是中、下承式拱桥的主要受力构件,其结构损伤影响桥梁的安全,因此,吊杆的损伤识别是结构健康监测的重要工作之一。本文以一座柔性桥面系中承式拱桥为对象建立了三维空间有限元模型并以锈蚀、断丝等引起的吊杆截面缺损作为损伤指标,通过数值模拟研究了结构振动特性与吊杆损伤之间的相关性。研究结果表明,模态曲率对结构损伤较为敏感,损伤识别的效果较好并在此基础上提出了综合运用结构自振频率变化、桥面结构模态曲率变化以及吊杆内力变化进行柔性桥面系中承式拱桥吊杆损伤识别的实用算法。     

一种基于灵敏度矩阵进行桥梁损伤识别的方法

重点研究了一种基于灵敏度矩阵对桥梁进行损伤识别的方法。基于振动分析的矩阵摄动理论,首先讨论了求取模态参数对结构物理参数灵敏度矩阵的方法,形成灵敏度矩阵的过程中避免了偏微分计算;基于灵敏度矩阵,建立了桥梁的损伤识别模型,并给出了此模型具体的求解方法;然后利用Guyan缩减的方法来缩减结构的模态自由度,保证了在进行损伤识别的过程中利用较少的模态参数,进而提高了方法的实用性;最后把所述方法应用于三跨预应力混凝土连续箱梁桥的实际损伤诊断工程。结果表明,利用所述方法进行预应力混凝土连续梁桥的损伤识别是有效的。     

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。     

预应力混凝土组合箱梁桥损伤识别方法研究

该文运用动力识别指标——柔度法和模态应变法分别对某五跨预应力混凝土组合箱梁桥的损伤识别进行了研究,对比分析了两种方法的识别效果,结果表明:对于连续组合箱梁结构,柔度差法比模态应变能法的识别效果更好。     

基于模态振型的预应力混凝土梁损伤检测

以预应力简支梁为例，通过Ansys有限元模型，分析模态振型在预应力混凝土结构损伤检测中的技术可行性。结果表明:模态振型不仅可以明确地确定结构损伤的存在，而且可以较准确地确定结构损伤的位置。所得结果对于预应力钢筋混凝土梁的健康状况检测具有一定的参考价值。     

曲率模态法在水泥混凝土路面板脱空检测中的应用

以水泥混凝土路面板为研究对象，应用有限元软件MSC．PATRAN将其模拟为四边简支矩形板模型，并对其进行实体单元划分，模拟了不同板下支撑方式（边界条件）下实际路面中发生较频繁的各类脱空状况，进行有限元分析，在实验室制作相对应的各类脱空模型板，采用多点激励单点采集方式进行模态试验，由定量化激振器进行激励，加速度传感器采集在同等激励下的响应。通过对有限元分析及室内试验结果分析可知：应用曲率模态方法可以对水泥混凝土路面板脱空边界进行识别，确定脱空范围，但要实现精确识别区域需要加密测点，在实际应用中有待进一步优化。     

近场爆炸时预应力混凝土梁体抗爆分析（双语出版）

为了研究预应力混凝土梁在爆炸荷载下的动力响应、破坏模式以及不同预应力条件对结构抗爆性能的影响，结合流固耦合理论，采用LS-DYNA有限元软件建立预应力混凝土梁实体模型，开展不同炸药条件，不同预应力度和不同爆心位置条件下的预应力混凝土梁体结构抗爆分析。结果表明：①混凝土梁体的破坏模式随炸药当量的增加而变化，小当量炸药条件下，混凝土梁体表现为传统的受弯构件，随着炸药当量增加，梁体迎爆面出现压溃破坏，继续增大炸药当量，梁体迎爆面压溃引起的混凝土剥离面积和深度增大，导致截面抗压能力减弱，梁体由适筋设计的塑性破坏转为脆断；②当中等炸药当量在梁上方爆炸时，按抗弯要求设置的预应力效应能提高抗爆能力10%左右，反之，当其在梁体下方爆炸时，由于预应力效应的不利叠加会导致梁体抗爆能力明显下降；③对于同等炸药当量条件下沿梁跨径方向不同位置的爆炸，跨中爆炸时梁体受力最为不利，爆点位于支座处梁体上方时，由于支座的边界约束作用，梁体动力响应和损伤较小；④同等炸药当量条件下，爆心相对梁体上下位置的改变将引起预应力混凝土梁体破坏模式的改变；⑤灌浆对预应力混凝土梁体的抗爆性能影响不明显，有黏结预应力和无黏结预应力混凝土梁体在不同爆炸荷载作用下表现出相似的动力特性和力筋应力增量变化规律。     

以位移为基础的钢筋混凝土连续梁桥抗震设计方法

利用等效线性化方法将钢筋混凝土(RC)连续梁桥结构简化为多自由度线弹性体系,采用振型反应谱的概念研究了结构在横向地震作用下考虑多阶模态效应的直接基于位移的抗震设计方法。探讨了连续梁桥的上部结构(主梁)及桥墩(台)刚度的变化对结构横向振动模态质量与模态周期的影响,给出了多阶模态设计方法的具体设计过程。对对称与非对称连续梁桥采用相同的设计步骤进行基于位移的抗震设计,并对设计算例用非线性时程分析验证了设计结果的合理性。     

基于模态识别的波形钢腹板箱梁损伤位置研究

为解决波形钢腹板箱梁损伤识别和损伤定位问题，以上海塘大桥工程中波形钢腹板箱梁为研究对象，采用Ansys Workbench有限元建立波形钢腹板箱梁损伤结构计算模型，结合BP神经网络学习和重复训练功能，对波形钢腹板箱梁损伤前后的模态进行重复训练和计算，探索波形钢腹板箱梁损伤程度和位置与模态参数之间的变化规律。研究表明：波形钢腹板箱梁损伤后模态参数呈现下降趋势，不同程度和位置损伤后对模态参数影响存在一定的差异性，结构损伤程度与模态参数下降呈线性关系，训练后的BP神经网络对波形钢腹板箱梁损伤识别误差在3%范围内，验证了训练后的BP神经网络对波形钢腹板箱梁损伤识别的可靠性和准确性。