基于时变刚度模型的悬臂梁损伤识别研究

考虑呼吸裂纹引起的损伤结构的非线性效应,提出裂纹悬臂梁的指数衰减时变刚度模型,分析结构瞬时频率与损伤位置和损伤程度的关系;利用中心差分法和Teager能量算子求解自由振动响应的瞬时频率;基于瞬时频率对结构的损伤识别进行探讨,建立损伤指标,识别结构的损伤程度;考虑噪声对损伤指标的影响。研究结果表明：结构瞬时频率是损伤位置和损伤程度的二维函数,瞬时频率的波内调制验证了结构的非线性,表明时变刚度模型的合理性,损伤指标具有一定的抗噪性。     

基于在线振动响应的桥梁损伤识别方法

选用桥梁单元的刚度下降率作为损伤因子.基于铁路列车-桥梁耦合振动模型,计算桥梁在线振动响应对损伤因子的灵敏度并构建灵敏度矩阵,以结构不同状态下的响应残差为约束条件建立灵敏度方程,用Tikhonov正则化方法求解灵敏度方程得到各单元的损伤因子,实现对桥梁损伤的定位和定量评估.应用该识别方法对简支梁桥和2跨连续梁桥的识别结果表明:该识别方法对测点位置不敏感.可根据梁上任意1个测点的响应准确确定损伤位置及损伤程度;不但能识别桥梁的绝对损伤,而且能识别桥梁的损伤增量,即相对损伤;抗噪能力较强,即使噪声水平达到10%,也能正确识别出5%以上的损伤,但对5%以下小幅损伤可能会有误判.     

基于广义柔度曲率信息熵的板式轨道脱空损伤识别

板式轨道填充层作为轨道结构关键部位,在高频列车荷载和环境共同作用下出现脱空损伤,引起脱空位置轨道结构刚度改变。为有效检测板式轨道的轨道板脱空情况,采用数值仿真分析得到无砟轨道模态信息,利用轨道脱空区域广义柔度曲率局部峰值进行轨道脱空损伤识别。结合广义柔度、均匀荷载面(Uniform load surface, ULS)、曲率和局部信息熵,提出可定位损伤的ULS曲率信息熵,并在CRTS III板式轨道上进行验证。研究结果表明：广义柔度曲率利用轨道脱空前后模态信息计算轨道脱空损伤曲率差,能够有效定位脱空位置;ULS曲率信息熵表征值只需要轨道的一阶模态信息便能够有效地反映轨道脱空位置及面积,且克服了广义柔度曲率需要健康模态信息的不足;轨道对称位置上相同面积脱空的ULS曲率信息熵值相同;ULS曲率信息熵值与脱空面积和厚度成正相关关系;ULS曲率信息熵表征值具有较好的损伤识别敏感性,能够识别小于单个测点布置面积的0.1 m×0.1 m小面积脱空,并且对轨道板边脱空识别敏感性高于轨道板中脱空识别敏感性。     

基于粒子群优化支持向量机的斜拉桥主梁损伤识别研究

为了能够更加准确地判断结构损伤位置和程度,本文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)方法对斜拉桥主梁进行损伤识别的新方法。该方法以最敏感索张力指标作为损伤识别指标,利用粒子群(PSO)算法寻找支持向量机(SVM)最优参数,建立SVM预测模型,以不同位置、不同损伤程度下最敏感索的张力指标作为SVM的训练和测试输入,由SVM的输出确定损伤位置。通过对实验室的模型斜拉桥的主梁损伤进行了仿真验证,结果表明:采用PSO算法很好地解决了采用SVM方法进行损伤识别时的参数选择随机性难题,实现了对SVM模型参数的自动优化,基于PSO-SVM的损伤识别方法对斜拉桥主梁不同程度的损伤均有很高的识别率。     

基于云模型相似性度量的结构不确定性损伤识别

测量噪声、建模误差等不确定性因素会影响损伤识别结果,甚至导致损伤误判的问题。为此,提出基于频响函数和云模型相似性度量的不确定性损伤识别方法。首先基于多次重复测量数据,根据频响函数理论计算结构损伤前后各单元的损伤系数,采用损伤前后云模型期望曲线的相似程度来构造损伤位置识别指标,识别结构的损伤位置。其次,利用单元损伤前后的云模型数字特征变化量来构造损伤程度指标,确定损伤单元的损伤程度。以23杆桁架结构数值算例验证该方法的可行性及可靠性,探讨原始样本个数、噪声程度对识别结果的影响,并研究在无健康工况数据条件下所提方法的识别效果。研究结果表明：与传统的云模型相似性度量方法中的夹角余弦法相比,所提算法可以更好地处理损伤识别过程中的不确定性问题,且仅需少量样本即可准确识别出单元的损伤位置及损伤程度,具有一定的工程应用价值。     

结合桥梁梁端转角响应的损伤识别研究

基于桥梁转角响应易于获取的特点及桥梁影响线的准静态优势,以桥梁实际影响线精准提取前期研究为基础,提出一种结合桥梁梁端转角响应的损伤识别方法。针对梁式桥,结合实际转角影响线构建损伤定位指标,通过定位指标曲线局部峰值确定损伤位置。依此建立包含损伤信息的基函数,对实际转角影响线进行最小二乘拟合识别曲线系数,实现损伤定量。开展车辆过桥数值仿真研究,在20 m长简支梁模型上设置不同损伤工况,模拟二轴车过桥所致转角响应,考虑行车速度、路面平整度和测试噪声等因素影响,以此进行转角影响线的提取及损伤识别。结果表明,同等情况下损伤程度越大,识别结果偏差越小;相较2处损伤,单处损伤的定位更加准确。开展损伤识别模型试验,在5 m长试验梁不同位置处设置2处损伤,进一步进行损伤定位及定量研究。识别试验梁的损伤位置分别为2.09 m和3.05 m,损伤程度分别为0.31和0.47,均与实际值较为接近。上述研究表明：所构建的未损基函数及损伤基函数包含梁结构完整及损伤特征,结合当前状态下梁端转角响应可实现桥梁的损伤识别;损伤识别结果具备较高精度,可为直接利用梁端转角数据进行桥梁的损伤定位定量提供参考。     

基于模态分析技术的大跨度斜拉桥主梁损伤识别

根据模态曲率的概念,构造结构损伤指标。采用有限元方法,对1座设定主梁不同位置发生损伤的大跨度预应力混凝土斜拉桥进行动力特性分析,利用构造的结构损伤指标对结构损伤进行识别研究。结果表明:结构损伤指标对结构损伤的识别精度与参与计算的模态振型及节点间距有关。应选择在损伤位置振幅较大的模态振型,而避免平衡位置处于损伤位置或附近的模态振型。该方法对结构的早期损伤可进行定性判断,结构损伤指标随结构的早期损伤程度的增大而增大,且增长幅度逐渐变小,当结构损伤达到一定程度后,损伤指标不再增大,而在渐近线附近波动。节点间距在一定范围内增大时,不影响损伤位置的识别,甚至可以确定损伤程度,但可能会反映不出损伤对其临近区域的影响;节点间距过大,可能发生漏判。     

基于广义柔度曲率矩阵对角指标梁桥结构损伤识别研究

为了构造梁桥结构损伤识别指标,基于广义柔度曲率矩阵,对广义柔度矩阵元素按行列两次差分得到广义柔度矩阵曲率,分别取损伤前后广义柔度矩阵曲率的对角线元素构建广义柔度曲率矩阵对角指标;再对广义柔度曲率矩阵列元素分别求1-范数和2-范数,分别将损伤前后矩阵列范数向量相减得到另外2个损伤识别指标,从而构造出3个新的损伤指标。采用简支梁算例对比验证这3个指标,进一步通过2种不同截面简支梁的损伤对比,分析新构造的广义柔度曲率矩阵对角指标的敏感性和适用性。最后,参考某连续刚构桥检测资料及其修正后的基准模型,应用新构造的广义柔度曲率矩阵对角指标,进行梁桥结构损伤识别数值模拟和验证分析。研究结果表明：3个新指标均能够识别出单损伤和多损伤工况的损伤位置和损伤程度。综合比较,广义柔度曲率矩阵对角指标效果最好;对于变截面梁桥损伤识别,广义柔度曲率矩阵对角指标有很好且稳定的识别效果;且广义柔度曲率矩阵对角指标能识别测点间部分损伤。归一方法对广义柔度曲率矩阵对角指标的损伤程度识别有轻微影响。结合广义柔度曲率矩阵对角指标和损伤程度计算,可以准确识别三跨连续刚构桥主梁损伤位置和损伤程度。     

基于模态应变能法的梁桥结构损伤识别研究

基于模态应变能法的基本理论,得到适用于梁桥结构损伤识别的指标。以某连续梁桥为例,假定结构存在不同位置和不同程度的损伤,通过ANSYS软件进行有限元分析,得到结构前5阶模态;编制相应Matlab程序对该连续梁桥进行损伤识别。结果表明:基于模态应变能法构建的损伤指标能够准确地对损伤进行定位、定量。     

基于模态参数和神经网络的桥梁损伤识别方法

由于人工神经网络具有强大的模式识别能力,近年来被广泛用于结构的损伤识别.神经网络输入参数的选择直接影响损伤识别的效果,利用结构振动模态分析理论,验证了结构损伤前后的模态柔度差和模态振型差均有对基准有限元建模误差不敏感的特性,建立了以上述两种指标作为神经网络输入参数进行结构损伤程度识别的方法,从而避免因基准有限元模型误差对神经网络训练数据的影响,提高识别准确性.32 m简支箱梁的数值模拟结果表明,训练好的神经网络可以准确地识别出结构损伤程度,并且讨论了测量误差对识别结果的影响.     

利用残余力概念进行结构损伤识别

提出一种利用残余力进行结构损伤识别方法。用刚度损伤系数将有限元模型参数化来描述结构的损伤。用特征值和特征向量预测算法构造目标函数,利用两点交叉算子的二进制代码的遗传算法反复迭代优化刚度损伤系数,获得待测结构的损伤系数、损伤位置与损伤程度的信息。通过一个平面桁架对该方法进行验证,结果表明:利用残余力概念进行损伤识别所得结构的损伤系数与理论值很接近。该方法能够较准确地判断结构的损伤位置和损伤程度。     

基于支持向量机的静力损伤识别方法

针对使用静力测试数据进行桥梁结构损伤识别时容易出现误判的问题,基于支持向量机理论,提出1种新的静力损伤识别方法。将损伤识别过程分为损伤发生识别、损伤位置识别和损伤程度识别3个步骤。使用理论计算结果与测试数据比较的方法判断损伤是否发生,采用C-支持向量机分类算法进行损伤位置识别,利用ε-支持向量机回归算法进行损伤程度识别。将该方法与优化识别方法同时运用于1个连续梁试验中。试验结果表明:与优化识别方法相比,支持向量机方法通过分开求解损伤位置和程度,并先进行结构有限元分析,然后再使用支持向量机进行识别,将这2个过程解耦,从而降低了问题的难度,不仅能够正确地识别损伤出现的位置,而且能够得到与实际相符的损伤程度识别结果,并且具有较好的推广能力和较强的抗噪声能力,能够很好地对桥梁静力损伤进行识别。     

基于竖向支座反力指标的连续梁桥损伤识别方法

本文的研究目的是为连续梁桥提供一种新的损伤识别方法。损伤引起的结构局部刚度变化与竖向反力变化之间的具体关系被建立了起来,成为新损伤识别方法的实施基础。利用两种加载工况下的测试结果,可以得到以小区间表示的损伤位置结果,进而利用检测设备的配合可确认真实损伤情形。方法的有效性得到了数值模拟算例和模型实验的验证。     

基于单元模态应变能法的桥梁结构损伤识别研究

桥梁结构损伤识别是对桥梁结构进行安全性评定的一个重要环节。本文首先根据桥梁结构损伤前后动力特性分析,导出由于单元损伤引起的结构模态振型的改变系数;然后,运用结构局部损伤因子法建立单元损伤敏感的指示因子,推导出单元损伤前后的单元模态应变能的变化,并对损伤单元与未损伤单元之间的关系进行了研究。最后,以单元模态应变能的变化率作为损伤定位的判别参数,对桥梁结构损伤定位的识别方法进行了研究,并以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥作为工程实例,通过其在不同损伤情况下计算结果和实测结果的分析和讨论,说明该方法能够比较准确地对结构损伤进行定位识别,同时也证明本文研究方法的正确性和有效性。     

基于横向模态差的桥梁横联构件损伤识别

讨论桥梁结构横向刚度的研究现状和影响因素,比较国内外规范关于横向刚度、横向水平变形限定的异同。文章提出用桥梁结构双侧响应模态差对结构的横向联系完整性进行评估,进而对桥梁结构的横向刚度进行探讨;通过比较全桥的双侧模态的响应差值曲线差异,对结构可能存在的损伤进行定位识别和初步的损伤程度识别。通过对一两跨连续钢桁架桥的有限元模拟分析,验证该指标对于横向联系完整性的评估和结构损伤识别的有效性和敏感性。     

基于试验设计的结构损伤概率诊断方法

基于结构损伤识别问题的求解特点,将试验设计引入损伤识别过程,提出基于均匀试验设计的结构参数识别及损伤概率诊断方法.首先通过响应面拟合获得结构响应和待识别参数之间的显式表达式,然后据此进行参数识别问题的求解,以提高参数识别问题的求解效率并降低其求解难度.在此基础上提出结构损伤的概率诊断方法.根据一斜拉桥结构的损伤识别算例对本文方法和传统损伤识别方法进行对比研究.研究结果表明,所提出的方法能够显著提高损伤识别的求解效率,并能够在观测噪声水平较高的条件下实现损伤的准确定位及损伤程度识别.本文的方法和思路可为结构损伤识别提供一种可行途径.     

基于Wav2vec2.0神经网络的轨道交通钢轨损伤压电阵列超声导波定位方法

鉴于普通超声波检测方法无法实现对轨道交通钢轨的长距离检测，基于超声导波的SHM (结构健康监测)技术难以从响应信号中提取损伤特征而影响损伤定位精度，提出了一种基于Wav2vec2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法对轨道交通钢轨损伤进行定位。基于压电阵列超声导波数据的特点，对该方法进行了简要介绍。搭建了钢轨损伤的超声导波检测系统，并利用该系统进行数据集的采集。采用ABAQUS有限元软件建立钢轨损伤超声导波检测三维有限元模型，并利用该模型进行数据集的采集。利用小波信号处理方法对超声导波试验信号进行重构，以达到信号去噪的目的；在仿真信号中加入随机噪声，将叠加随机噪声后的超声导波仿真信号作为补充数据集；通过计算模型中钢轨损伤定位的准确率和误差对模型的性能进行评估。结果表明，当迭代轮次达到第120次时，训练样本的准确率达到100%。利用基于Wav2vec 2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法可实现轨道交通钢轨损伤的准确定位。     

结构损伤识别的传感器优化布设方法

对振动模态分析技术中关于传感器最优布点方法的研究进行述评。针对结构损伤识别中有关指纹更新识别以及模型修正所需的模态动态信息，提出了传感器优化布设的方案。对于结构重点部位的监测，则可以利用灵敏度分析的方法确定传感器的布设，实现对结构状态信息的最优采集，改善对结构的整体探伤能力。     

基于列车动力响应的铁路桥梁损伤诊断方法

以桥梁单元的刚度下降率作为损伤指数,通过列车—桥梁耦合振动理论计算列车动力响应对桥梁损伤指数的灵敏度,并构建立灵敏度矩阵和建灵敏度方程,利用约束优化方法求解灵敏度方程得到各单元的损伤指数,实现对桥梁损伤的诊断。应用该方法对1座简支梁桥进行损伤诊断的结果表明:该方法对轨道不平顺不敏感;利用列车车体和转向架的加速度、速度和位移响应均能对桥梁进行准确的损伤诊断,但这3种响应信号中的位移响应最难测量,而且相对于转向架而言,在车体上更容易布置传感器,因此建议优先选用车体加速度和速度响应作为桥梁损伤诊断的输入;该方法既能诊断桥梁单一位置的损伤,也能识别桥梁多个位置的损伤。     

桁架结构损伤识别的单元模态应变差法

从桁架结构的受力特点出发,利用两节点空间铰接杆单元有限元法,由节点模态位移推导出单元模态应变,提出采用损伤结构前后的单元低阶模态应变差作为桁架结构损伤定位的动力指纹,建立一种基于杆单元模态应变的桁架结构损伤定位方法.数值算例分析表明,该方法能在低阶模态测试自由度信息条件下,针对单处或多处损伤、支撑处损伤、轻微或严重损伤,以及多种损伤共存等不同损伤状况的桁架,均具有损伤定位的能力;并能根据损伤单元模态应变的差值确定出损伤程度;且在一定噪声水平下具有较强的抗噪能力,适用于实际观测条件下的桁架结构损伤定位.