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研究了利用测量稳态柔度矩阵来识别结构损伤的理论方法 ,通过较少的测量点对高阶的有限元模型进行参数校正来识别结构损伤 ,从而避开模态选择、模态截断等情况的发生 ,为结构振动故障诊断提供了理论依据 相似文献
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桥梁结构损伤识别的曲率模态技术 总被引:6,自引:3,他引:6
介绍了桥梁结构健康监测的一些实际应用,阐述了结构损伤识别的现状,并对有关损伤诊断的一些方法进行了评价.重点论述了曲率模态分析的基本理论,探讨了曲率模态在结构损伤检测中的应用,最后讨论了在实际结构损伤识别中应注意的若干问题. 相似文献
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基于高斯曲率模态差的T梁结构二维损伤识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
曲率模态是识别损伤的敏感指标,基于曲率模态的损伤识别研究大多局限于一维结构。为将曲率模态的损伤识别方法推广到二维结构,提出了基于高斯曲率模态的损伤识别方法,综合考虑二维结构的加速度振型曲面在纵向和横向上的弯曲程度,通过计算结构损伤前后加速度振型的高斯曲率差来判断结构损伤的位置。T梁组合结构的模态试验及试验分析结果验证了该方法的可行性。 相似文献
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基于结构损伤引起动力特性变化的原理,提出了一种新的损伤识别定位方法:利用结构位移模态的4阶导数进行损伤判别。文章首先论述了基于结构位移模态4阶导数进行损伤判别的基本原理,然后建立了一个钢筋混凝土曲梁的有限元模型,用数值模拟的方法对该损伤判别方法进行了验证。验证的结果表明:位移模态的4阶导数对单一损伤、支座处损伤以及多处损伤都能进行有效识别,其识别效果要明显优于曲率模态法和曲率模态差方法,且无需结构的基线模型。 相似文献
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从智能运维的角度阐述了利用结构振动损伤识别技术进行轨道车辆结构健康监测的重要性和必要性;根据不同损伤识别的适用范围,将结构振动损伤识别技术分为基于模型的方法和基于响应信号的方法;结合结构健康监测中损伤识别的不同层次,分析了以结构损伤的存在性、类型、定位和程度表征的不同识别方法;概括了轨道车辆运维过程中损伤识别技术的典型特征,讨论了基于模型的损伤识别中固有频率、模态形状、曲率模态等与模态参数有关方法的优缺点;分析了基于响应信号方法的应用现状和发展趋势,并阐述了模型修正和优化技术在结构损伤识别中的应用;重点分析了车辆关键部件故障诊断与监测中损伤识别技术的实施,讨论了结构振动损伤识别技术在未来轨道车辆智能运维策略中的主要发展方向,展望了未来轨道车辆部件的状态检修策略和智能运维技术。研究结果表明:轨道车辆的智能运维应该充分考虑结构振动损伤识别技术与人工智能等新技术的结合;大数据驱动的结构振动损伤识别技术能够更好解决车辆状态实时监测的技术难点;考虑复杂环境因素对轨道车辆结构部件损伤识别技术的影响,需要不断完善基于耦合振动效应的结构振动损伤识别技术及方法。 相似文献
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提出了一种用于桥梁结构损伤识别的支持向量机方法。该方法以结构损伤前后的模态曲率差参数为支持向量机的输入参数,c-svc算法为损伤位置识别算法,ε-svr算法为损伤程度识别算法。最后以三跨连续梁桥为数值模拟算例,以存在单个及多个损伤单元为损伤工况,验证该方法的有效性,识别结果表明基于支持向量机和模态曲率的损伤识别方法能够准确识别出结构的损伤位置,损伤程度识别误差在4%以内。 相似文献
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利用Ansys进行网架结构损伤诊断的数值模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用结构动力参数的改变对空间钢网架进行损伤分析,其中许多指标对损伤并不敏感.文中通过结构有限元分析软件ANSYS得到网架结构位移模态分析数据,采用杆件轴向应变变化率的模态分析技术针对不同损伤状况的钢结构网架进行损伤识别,能够较为准确地诊断出网架杆件的损伤位置. 相似文献
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基于神经网络算法,利用曲率模态参数对框架结构损伤定位和定量识别问题进行了研究和实例分析,分别用两种网络对结构损伤进行诊断,并用灰色理论对结构损伤进行了预测。结果表明,灰色理论能成功地对结构损伤进行预测,神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。 相似文献
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目前大多数结构损伤识别方法假定有限元模型自由度与实测自由度相同,而实测的数据往往非常有限,为了使测试的不完备模态参数能够用于损伤识别,一般需要对不完备模态进行扩阶处理,该文研究了一种将未测自由度的模态阵型用原始结构的阵型与阵型的改变量之和表示的扩阶方法,通过确定阵型的改变量获得受损结构的完备模态阵型,同时对扩阶过程中的误差进行定量分析,提出了模态贡献因子指标,依据模态贡献因子对不完备信息进行扩充并进行损伤识别。数值结果表明,利用模态贡献因子进行的扩阶识别方法能在保证识别损伤精度的基础上一定程度的提高计算效率。 相似文献
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结构损伤会导致其振动频率发生变化,基于频率测量的结构损伤识别方法简单方便,在结构健康监测领域应用广泛.本文在分析结构固有频率的基础上,把结构损伤识别问题分解为损伤状态辨别、损伤定位、损伤程度识别三个过程,对每个过程用模态参数构造标识量,并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别.结合实验室一箱形钢梁的损伤检测试验进行了应用,收到满意的效果. 相似文献
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鹿婧 《广州航海高等专科学校学报》2023,(3):50-54
桥梁结构模态参数识别方法在识别过程中难以获得完整阶次,构造的基准模型不完整,导致识别结果出现误差,因此,设计一种基于多级神经网络算法的桥梁结构模态参数识别方法.使用多级神经网络对识别算法进行优化,建立交配池,利用交叉和变异算子对交配池中的参量个体进行识别,建立新的群体,利用信号匹配识别结构模态参数,选择模态确信准则(MAC)以及相位共线性指标(MPC)作为模态区分的辨别指标并计算,最后优化整体模态参数识别流程.方法性能测试结果表明,设计的基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法在不同采集方式下得到的参数误差更小,可靠性更高. 相似文献
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采用模态应变能变化率方法进行结构损伤识别、定位,并提出了一种只需低阶模态即可精确求解损伤程度的方法.通过算例表明,该方法不仅能够精确的估计损伤程度,而且具有良好的抗噪性,并能够智能修正损伤定位所产生的误判,方法简单,具有很强的实用性. 相似文献
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基于模态应变能变异指标的斜拉桥模型损伤识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于动力测试采用模态应变能变化率方法对一座独塔斜拉桥模型进行了损伤识别实用性研究,识别过程基于动力模态分析,激励方式包括车辆激励、环境激励和冲击激励.从识别得到的各阶试验模态的模态应变能变异指标的计算结果可知:在合适的激励条件下,模态应变能指标可以识别梁式结构主梁的损伤位置和大小关系;激励的充分条件会影响模态应变能指标的识别效果,冲击激励产生的激励较充分,因而损伤识别的效果最好;各阶试验模态包含的损伤信息完备程度不同,建议综合多阶模态应变能变异指标的计算结果进行损伤识别. 相似文献
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基于模态柔度理论,构造模态柔度差及模态柔度差曲率指标为损伤识别参数.选取简支梁桥为数值模拟算例,对单位置及多位置损伤识别工况的数值模拟分析验证了两个指标的有效性.结果表明:模态柔度差曲率指标更适合于结构的损伤位置识别. 相似文献
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对简支梁进行损伤分析,研究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损伤识别研究。研究中分别采用频率变化率、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3种方案。结果表明,基于动力参数和径向基网络的结构损伤识别方法能够准确识别结构的损伤程度;神经网络的输入参数选择对结果有较大影响,综合使用频率变化率和模态曲率变化方案的识别效果最好。 相似文献
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肖剑强 《兰州交通大学学报》2007,26(1):78-81
以简支梁的损伤识别为例,用有限元方法进行建模和计算,比较分析了曲率模态和柔度曲率对结构损伤识别的敏感性.当梁发生损伤的类型不同时,损伤部位对未损伤部位的影响以及各处损伤部位间的相互影响不同,导致曲率模态或柔度曲率对损伤的敏感性有时会下降,单独用一种方法不能准确地识别结构的损伤,应综合运用两种方法对损伤进行识别;而且这两种方法能互相补其不足,可以更有效的对结构的损伤进行识别. 相似文献
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受复杂荷载与不利环境影响,桥梁结构服役性能日趋退化。结构模态参数是结构整体力学性态的特征指标,通过敏感模态参数可对结构服役状态进行判识。针对传统模态识别存在虚假模态,易遗漏真实模态,且计算效率较低的不足,采用混沌局部搜索对粒子群算法进行改进,优化加速度信号加窗截断位置和大小,结合协方差随机子空间法对各子信号进行模态识别;构建基于比例柔度矩阵和均布荷载曲率的损伤识别模型,通过挠度曲率相对变化判断结构损伤位置和程度;并通过开展斜拉桥缩尺模型损伤识别试验,对本方法的有效性进行验证。研究结果表明:混沌粒子群随机子空间方法具有较好的模态识别精度,可实现斜拉桥拉索、主梁等典型损伤准确定量和定位识别;结构跨中位置发生损伤对结构性能影响更大,实际工程中应提高跨中区域主梁和拉索的承载力储备以提升结构安全性。 相似文献