小波变换在桥梁结构损伤识别中的应用

通过小波变换极大值点同信号突变点及其李氏指数之间的关系,采用小波变换极大值在多尺度上的变化规律来表征信号突变点的性质,从而确定信号有无奇异点并确定其位置,进而对桥梁进行损伤识别。将该理论应用到带裂缝悬臂梁有限元模型,通过模态、瞬态和静力试验采集信号,精确确定裂缝个数及位置。较之传统方法,该方法不仅可以达到经济方便的目的,而且检测结果更为精确可靠。     

基于空间小波分析的桥梁损伤识别

利用空间小波分析,探讨了静态荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。构建了桥梁结构损伤定位的连续、离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变等响应,不需损伤前的结构特性,不影响交通。一处和多处不同损伤位置、不同损伤程度的工字梁仿真试验表明,空间小波变换是识别桥梁已有损伤位置最有潜力的方法。     

基于小波包分析的结构损伤识别研究进展

小波包分析是对小波分析中没有细分的高频部分进行进一步分解,是一种更为精细的时频分解方法,可实现对非稳定信号的时频分析.首先阐述了结构损伤的小波分析和小波包分析的基本理论,然后主要围绕小波包能量谱损伤指标,分别对其在结构损伤的定位、微小损伤识别、在线健康监测和预警、材料缺陷检测、数值积分计算误差消除等方面的试验研究和应用情况进行了全面介绍,最后指出了结构损伤识别的小波包分析方法需要进一步研究的问题.     

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。     

基于小波包分析的古建结构损伤识别

对古建结构的损伤进行有限元分析,提出随机激励作用下古建结构的小波包能量变化率指标。把古建结构梁上节点的加速度响应采用小波包变换进行损伤定位分析,研究表明:该指标对于古建结构的损伤较敏感,能准确判定古建结构损伤发生的位置,且损伤程度越大,该指标值越大。所提出的指标为环境激励下古建结构的损伤识别奠定了理论基础。     

基于神经网络技术的结构损伤检测

结构损伤会导致其振动频率的变化，因此测量结构振动频率可以判断结构是否存在损伤，同时，基于频率测量的结构损伤识别方法具有测试简便，精度较好的优点。在分析结构固有频率的基础上，把结构损伤识别问题分为损伤辨别、损伤定位、损伤程度标定3个子模块，对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量，并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别。将BP网络和频率相结合进行了矩形梁的损伤检测，计算分析结果表明，该方法在结构损伤检测中具有较好的识别效果。最后对神经网络方法在损伤检测中的发展前景作了展望。     

离散空间小波分析的环境荷载下桥梁的损伤识别

利用离散空间小波多分辨分析,分别探讨了匀速简谐汽车作用荷载和随机白噪声作用荷载(模拟汽车与风荷载的耦合)两种环境荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。建构了桥梁结构损伤定位的离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变响应,不需损伤前后的结构特性,不影响交通。对原始输入的位移信号进行逐步差分前处理使得识别结果更准确。模拟试验表明,离散空间小波多分辨分析是识别环境荷载作用下桥梁损伤位置的准确可靠方法。     

小波变换与SVD方法在结构损伤监测中的应用

将小波变换与奇异值分解(SVD)相结合,利用基于小波变换的能量分布函数,进行小波系数矩阵的奇异值分解,使结构损伤突变信号的奇异点放大,提高信号的分辨率和信噪比.根据信号突变时刻小波系数出现模极大值及其在不同尺度上的传播特性,可有效地检测出信号的奇异性特征,从而对结构损伤特征信号进行时域定位.通过对一试验简支梁损伤前后加速度信号的奇异性进行对比分析,验证了该方法的有效性和可行性.     

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...     

基于神经网络技术的结构损伤检测

结构损伤会导致其振动频率的变化,因此测量结构振动频率可以判断结构是否存在损伤,同时,基于频率测量的结构损伤识别方法具有测试简便,精度较好的优点,在分析结构固有频率的基础上,把结构损伤识别问题分为损伤辨别、损伤定位、损伤程度标定3个子模块,对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量,并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别,将BP网络和频率相结合进行了矩形梁的损伤检测,计算分析结果表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的识别效果,最后对神经网络方法在损伤检测中的发展前景作了展望.     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。     

结构敏感频段的提取及其在损伤识别中的应用

对于某一特定的结构来说,通过危险性分析,能够找到最可能发生损伤的构件。结构损伤识别可以只对这些构件进行研究分析,进而滤去那些不必要的识别变量,减小损伤识别数值计算的规模。由于特定构件的损伤只引起某些特定频段振动特性的改变,因此可以从全频段时程数据中提取出这些对危险构件较为敏感的频段数据进行单独分析。最后提出了结构敏感频段的提取方法,介绍了敏感频段在结构损伤识别中的应用。     

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。     

土木工程结构损伤识别研究

结构损伤识别是近年来国际上的研究热点。阐述了实施土木工程结构损伤识别的必要性,在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法、小波分析法进行了分析和比较,最后阐述了结构损伤识别领域目前存在的主要问题和未来的发展方向。     

桥梁损伤识别数值仿真及试验研究

以内蒙古赤峰市银河大桥为例进行研究,该桥于2000年竣工,2001年8月该桥正式投入运行,2001年12月13日早晨,一空载货车撞上ZN-54W吊杆(主拱桥由西向东第8号吊杆),造成吊杆下部保护套严重损伤,为大桥安全考虑,赤峰市松山区政府提出对该桥进行测试。本文采用有限元法、模态分析及损伤识别理论对该桥进行了全面系统的结构损伤识别数值仿真研究,并与试验结果进行比较。由于中承式拱桥的主要受力构件是拱肋及吊杆,所以本文分别分析了拱肋L/2截面、L/4截面及被撞的8号吊杆不同损伤程度下的动力特性,得出结构整体动力特性的变化规律,并通过动力特性变化规律及应变模态实现了对拱肋的损伤识别;通过动力特性变化规律及曲率模态实现了对吊杆的损伤识别。     

桥梁健康监测中的关键性问题和损伤识别方法

针对大型桥梁结构健康监测的特点,分析了桥梁健康监测中的关键性问题。阐述了几种传统的损伤识别方法,并介绍了一些新兴理论在损伤识别中的应用,分析了不同损伤识别方法的特点。最后提出基于多传感器信息融合的桥梁结构损伤识别策略,并对桥梁健康监测中损伤识别的发展进行了展望。     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

基于模态分析理论和神经网络的斜拉桥拉索损伤识别研究

将振动模态分析和神经网络技术结合起来,以振动模态构造的损伤标识量作为神经网络识别输入的特征参数,进行结构健康监测。根据云阳长江公路大桥设计资料,考虑桥梁拉索结构的单构件损伤、2个构件损伤、3个构件损伤3类损伤工况,分别采用了模态频率、位移振型模态、曲率模态3种指标作为神经网络的输入参数,共建立9个BP神经网络模型进行了桥梁损伤识别的研究。研究结果表明基于振动模态分析理论和BP神经网络的桥梁损伤识别方法可用于识别斜拉桥拉索结构的损伤位置和损伤程度。