基于改进稀疏正则化的扩展卡尔曼滤波损伤识别研究

基于传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）的损伤识别过程是一个典型的反问题求解，反问题的不适定性使EKF识别结果容易受噪声干扰，导致EKF算法收敛困难、识别精度下降。基于l₁正则化的EKF算法在一定程度上可以缓解此问题，但其不能获得足够准确的稀疏解。为此，提出了一种改进稀疏正则化的EKF方法。该方法采用Arctangent罚函数代替l₁范数以施加损伤稀疏性约束；通过伪测量技术将稀疏性约束嵌入到EKF中，获得施加约束方程后的递推解。采用3层剪切结构和悬臂梁2个试验算例验证了该方法的有效性。研究结果表明：即使在噪声干扰下，所提方法也可以准确识别出结构损伤；相比传统l₁正则化EKF方法，该方法需要的观测信息更少，能获得更准确的稀疏解。     

基于动应变测量在桥梁动挠度识别应用研究

针对传统桥梁挠度监测过程中精度不足,应用范围局限于小跨度桥梁结构,提出了一种基于应变模态的动应变识别方式。通过动应变互相关函数求得振动梁结构的应变模态振型,利用应变—位移转化关系获得结构的位移模态振型,进而获得应变模型的位移模态坐标。将位移坐标与位移模态振型进行关系叠加获取整个梁结构的动应变实时曲线。以天津外环津静收费站高速路段简支梁段为对象,对动应变识别方法进行了验证,结果表明:在脉冲激励作用下,动挠度识别法能够有效控制不同位置节点动挠度误差持在7%的误差范围内,在移动荷载下的梁结构动挠度识别最大误差在2%以内,满足工程实际需求。     

利用光纤应变传感器通过振动监测对蒂尔夫桥进行损伤识别

介绍利用光纤应变传感器及加速度仪,对有着50多年桥龄的比利时蒂尔夫桥进行的环境振动测试。根据环境振动测试的结果,用随机子空间识别法确定桥梁的固有频率、阻尼比、模态位移和模态曲率;通过有限元模型修改,将所得到的模态参数用于桥梁损伤识别,并将识别结果与实际目测情况进行比较。     

应变模态法在桥梁损伤识别中的应用

基于应变对局部损伤的敏感特性,引入应变模态法,通过比较完好桥梁和损伤桥梁的应变模态变化,即可判断桥梁损伤的位置和程度。首先在理论上给出了应变与振动模态之间的详细表达式;然后基于大型通用商用有限元软件ANSYS,对金属模型桥梁进行数值仿真模拟以及识别试验、数据分析;最后,应用应变模态法对厦门市石鼓山立交桥进行现场损伤识别,得到了该桥梁的服役状态,为桥梁质量评估和维护提供了可靠的依据。     

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。     

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。     

钢管混凝土拱桥拱肋模型修正方法研究

由于荷载或环境因素,在役钢管混凝土(CFST)拱桥的实际状态与新建时的状态存在差异,针对钢管混凝土拱桥主要受力部分钢管混凝土拱肋,提出基于共轭梯度法并结合空间曲率模态差对其计算模型进行修正的方法。通过对一个单圆管钢管混凝土拱肋的模型修正,验证该方法的有效性。结果表明:基于曲率模态和固有频率的目标函数比基于曲率模态的目标函数修正效率高了1倍;目标函数取前2阶曲率模态的修正精度明显高于取1阶曲率模态的修正精度,损伤区域越多越明显;损伤区域越多,修正精度越低,需要的模态阶数越高;该方法不仅可以对模型进行修正,还可用于损伤识别和诊断。     

基于车致桥梁响应和L1正则化的损伤识别研究

桥梁损伤识别是典型的反问题,通常需采用正则化手段求解.基于L1正则化的损伤识别方法能很好地利用损伤所具有的稀疏性,在桥梁监测领域得到了广泛的应用.此类方法通常利用频率和振型的变化作为判断损伤的依据,然而实际测试中可获得的频率阶数有限、振型测试精度低,严重影响其效果.采用移动荷载激励下的桥梁动力响应,提出一种基于有限元模...     

基于BP神经网络的中等跨径桥梁损伤识别探讨

针对中等跨径桥梁中的损伤识别不敏感问题,运用BP神经网络进行中等跨径桥梁结构损伤识别。利用MIDAS/Civil分别建立三跨连续变截面箱梁完好及不同损伤状态下有限元模型,分析桥梁不同状态下的特征值,发现中等跨径桥梁对结构损伤的敏感性依次为振型竖向位移固有频率;将参数化的结构固有频率及振型作为BP神经网络的输入、损伤位置和损伤程度作为输出进行神经网络训练,对各工况下损伤位置和损伤程度进行识别,发现识别效果较差,通过获取中等跨径桥梁的自身特性,利用BP神经网络难以识别结构损伤,需探索合适的损伤识别参数及适用于中等跨径桥梁的方法。     

基于应变模态的桥梁损伤识别方法研究进展

应变模态相比其他模态参数对损伤有更高的敏感性,基于应变模态的损伤识别方法能够对局部损伤进行有效的识别,如何利用应变模态对桥梁结构进行准确而又全面的损伤识别(尤其是损伤定量)成为重要的研究方向。该文总结了近些年来基于应变模态的多种识别方法并分析了其特点,对进一步的研究提出了相关建议。     

斜拉桥内力状态及损伤识别方法的研究

该文提出了基于反演理论的有模型识别方法作为桥梁内力状态及损伤识别方法,并利用该方法对一座斜拉桥进行了内力状态识别.识别时根据恒载状态下各斜拉索锚点处主梁位移构造目标函数,以各斜拉索索力为约束条件和正则化条件,联合采用多步识别法和概率可靠度法对本桥的状态进行了内力状态识别,所得结果能够满足工程精度要求,说明该方法对于斜拉桥进行内力状态识别是可行的.     

融合加速度与计算机视觉实测车致响应的梁桥损伤识别方法

基于结构振型相关参数的损伤识别方法对振型的空间分辨率具有较高要求。为了改进计算机视觉技术在桥梁结构全场振型提取和损伤识别方面的不足,同时充分利用SHM系统各类传感器采集的丰富数据,提出了一种基于计算机视觉和有限数量加速度传感器实测桥梁在移动荷载作用下响应的损伤识别方法。首先,通过理论推导研究了损伤前后任意边界条件单跨梁在移动集中力作用下的位移响应,并从理论角度分析了局部刚度损伤引发的结构位移响应和振型改变。在此基础上,提出了一种通过测量少量测点的计算机视觉位移和加速度响应,提取可表征结构真实状态的多阶高空间分辨率振型的方法,所得振型的空间分辨率取决于移动荷载速度和位移采样频率。根据所提取振型的特点,提出了一种多阶全场模态曲率面积差加权融合的结构损伤识别参数,该参数可以直接利用损伤前后该单元前后节点的模态转角求得。为了验证所提出的方法,开展了实验室简支梁模型在不同速度和大小的移动荷载作用下的多工况损伤识别试验。试验结果表明,所提出的方法可以通过计算机视觉和有限数量的加速度传感器实现模型梁全场振型提取,且该振型与测点加速度模态分析得出的结果相符,空间分辨率可达模型梁跨径的1/6 000～1...     

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.     

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。     

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。     

基于快速DIC与正则化平滑技术的结构形变测试

传统的有接触结构形变测试存在现场操作困难、多点测试不便、测试成本高等问题,难以应对工程结构形变测试中较为复杂的应用场景。为实现无需人造靶标、可远距离测试且具有较高测试精度的非接触无靶标形变测试,针对采集的结构形变视频图像,引入数字图像相关（Digital Image Correlation,DIC）技术,采用基于Fourier变换的互相关整像素匹配算法与反向组合高斯-牛顿迭代亚像素匹配算法,利用英伟达公司的CUDA并行计算平台,实现结构多点动位移时程的快速测试;基于有限元应变计算与正则化平滑理论,采用位移场后处理方式实现结构连续与非连续应变场的计算。对DIC匹配算法的精度及运算速度、应变算法处理连续与非连续位移场的性能进行对比分析;对超高性能混凝土墩柱抗冲击试验及拱桥吊杆振动试验视频数据进行处理,得到多点位移（频率）测试结果,并与传统测试方法进行对比分析;对砂体抗拔试验及混凝土梁抗弯试验视频进行处理,以云图方式展现位移场与应变场的分布,并与基于逐点最小二乘法的应变测试结果进行对比。研究结果表明：基于快速DIC与正则化平滑技术的非接触结构形变测试方法在结构多点变形、位移频谱及应变场,特别是非连续应变场的测试中得到了较理想结果,具有一定的工程应用价值。     

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。     

基于耗散伪应变能的沥青疲劳动力学表征

沥青的开裂和塑性变形是疲劳损伤过程中的2个耦合子进程。为了分离沥青在疲劳损伤阶段的开裂子进程及塑性变形子进程及寻求疲劳损伤进程与2个子进程的关联特征指标,基于能量力学法及动力学理论研究沥青的疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程。首先采用能量力学法从沥青疲劳损伤阶段不同温度下的累积总耗散伪应变能（DPSE）分离出开裂导致的累积耗散伪应变能（DPSE_c）及塑性变形引起的累积耗散伪应变能（DPSE_p）;然后采用三参数模型来匹配沥青疲劳损伤进程、开裂及塑性变形子进程的耗散伪应变能,获得了能够定量描述能量耗散演变快慢的特征能量变化率;最后基于动力学理论建立沥青疲劳损伤阶段的特征能量变化率与温度的关系,并确定表征沥青疲劳损伤进程的动力学指标。结果表明：基质沥青及SBS改性沥青的DPSE,DPSE_c,DPSE_p的特征能量变化率与绝对温度倒数呈线性关系,DPSE_p的特征能量变化率随温度的增加而增加,而DPSE_c的特征能量变化率随温度的增加而减小,其原因是随着温度的升高,沥青塑性变形发展变快,而开裂则减缓;SBS改性沥青疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程的活化能（163.9,70.1,91.6 kJ·mol^-1）均大于基质沥青相应进程的活化能（94.0,47.0,45.8 kJ·mol^-1）,这表明SBS改性沥青抗开裂性能及抗永久变形性能均好于基质沥青;此外,SBS改性沥青及基质沥青疲劳损伤进程的总活化能等于开裂子进程及塑性变形子进程的活化能之和。因此,可通过活化能这一动力学指标将沥青疲劳损伤进程、开裂子进程与塑性变形子进程进行关联。     

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。     

基于多源数据加权马氏距离的结构损伤识别研究

利用结构多源数据进行桥梁损伤识别可获得更多的损伤信息和更高的识别精度。文中提出一种基于多源数据加权马氏距离的结构损伤识别方法,先对不同类型测量数据进行施密特正交,构造参考样本和待测样本;再利用不同类型数据损伤前后相对能量变化率构造权值矩阵,通过加权马氏距离对结构损伤进行识别。结果表明,损伤前后相对能量变化率可反映马氏距离对损伤的敏感程度,加权马氏距离对结构损伤具有更高的敏感度,利用经验模态分解的本征模态函数作为样本计算的加权马氏距离对损伤的识别效果更好。