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框架结构损伤识别的试验研究

结构损伤识别是开发结构安全监测系统中的一个重要课题。由于结构频率测试容易测试并且有较高的测量精度,因此成为损伤识别中广泛应用的模态参数。根据模态频率  (本文共5页) 阅读全文>>

湖南大学
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基于模态柔度的钢筋混凝土结构损伤识别理论与试验研究

结构识别是一门跨学科的综合性研究,自上世纪70年代以来一直处于热门研究领域。近十年来ASCE-SEI致力于推广结构识别六步圆的研究框架,以此来规范结构识别的相关研究,这已受到很多研究学者的推崇。依据“理论-试验-决策”的研究思路,结构识别六步圆包括:(1)观察和概念;(2)先验模型;(3)控制实验;(4)数据分析与阐述;(5)模型校验和参数识别;(6)模型模拟预测。本文在总结和吸收国内外的优秀成果基础上,对实验室的钢筋混凝土简支梁、连续梁和地基上空间框架模型进行静动力试验及结构识别研究。具体内容如下:(1)在理论上拓展了模态柔度概念,并发展了基于频响函数截距的模态柔度算法。针对模态柔度仅基于位移响应的研究现状,本文提出了包含力矩和转角信息的广义模态柔度。一根薄壁方钢管悬臂梁的静力分析、模态分析和线性时程分析结果被用来验证模态柔度算法的正确性,研究表明转角振型比位移振型的质量参与系数低,因而转角模态柔度的精度比位移模态柔度低,合成...  (本文共114页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

基于随机动力响应互相关函数分析的结构损伤识别方法研究

结构的突发性损毁事件造成了巨大的生命和财产损失,结构的安全性问题引起了人们广泛的关注,并促进了结构健康监测领域研究的发展。基于动力测试的结构损伤识别方法是目前结构健康监测系统研究的热点和难点课题。利用结构在环境激励作用下的动力响应进行结构损伤识别是实际工程应用的切实需求。本文在结构随机振动动力响应互相关函数分析的基础上开展了结构损伤识别的方法研究,具体内容如下:(1)推导了理想白噪声环境激励下,结构位移、加速度及速度响应之间互相关函数的表达式,针对有限带宽白噪声激励,对该系列表达式进行了修正。建立了相邻测点动力响应互相关函数幅值向量,证明了幅值向量的固形原理,为基于结构动力响应互相关函数的结构损伤识别方法奠定了理论基础。(2)研究了基于结构动力响应互相关函数分析的损伤判定、定位及量化识别方法,讨论了该方法使用中的抗噪能力、采样时长及识别盲区等问题。通过数值模拟的连续梁损伤识别及八层钢框架模型损伤模拟试验分析,验证了环境激励下结构...  (本文共132页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
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基于多尺度信号分量的复合结构损伤识别方法研究

结构在服役期内由于受到荷载作用和如台风、地震等突发性因素的影响,易出现损伤。为了保证结构的安全性、适用性和耐久性,准确地识别土木结构的损伤和评估其工作状态,开展对损伤识别技术的研究具有重要意义。本文结合结构损伤识别领域国内外研究内容,运用小波包能量曲率和小波多尺度分析的方法识别结构的损伤位置以及发生损伤的时刻,主要工作包括以下几个方面:1.通过3层简单框架结构的数值模拟算例验证小波包能量曲率差方法识别损伤位置的有效性,比较分别以加速度、速度和位移响应为小波包能量曲率差算法的输入信号时的损伤识别敏感性以及不同单元划分密度、响应节点位置对识别结果的影响;研究损伤时刻识别方法并且比较不同楼层处的加速度时程信号对损伤时刻识别的影响。2.对1/6比例五层框支密肋复合墙结构建立有限元结构模型并进行时程响应分析,获得相应节点加速度时程响应数据信号,然后运用损伤前后小波包能量曲率变化率来识别损伤发生的位置,提出损伤位置识别综合指标;此外,研究采...  (本文共89页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

基于振动信息的结构损伤识别的几种新方法

基于振动信息的结构损伤识别通过对安装在结构上的传感器测得的振动响应信号采用某种算法进行分析来发现、定位、甚至定量损伤,具有可在线实时监测、快速定期检测、节省人力等优点;自20世纪70年代末期以来受到了广泛关注并取得了很大进展,已经提出了很多种结构损伤识别方法,但还面临着受噪声干扰大、对结构数值模型精确度有较大依赖、对损伤的敏感性有待提高等挑战。本文主要研究基于振动信息的结构损伤识别(损伤定位和损伤定量),重点发展不需要结构有限元模型(或对模型精确度依赖性低)、对环境和测试噪声不敏感且对结构损伤敏感的损伤识别方法,主要研究内容如下:(1)建立了适用于结构精细化和稀疏测点下损伤定位的SDLV法观测矩阵C的选择方法,从而提高了SDLV方法损伤定位的准确度。从SDLV法的核心(未知输入下Q矩阵的构造)入手,通过比较不同测点数比例下观测矩阵C对Q矩阵的影响,发现不同测点数比例时基于不同C矩阵构建的Q矩阵与损伤识别结果相关;为了减少传感器的...  (本文共287页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

基于模态数据和神经网络的框架结构动力诊断研究

结构的损伤识别与健康检测是近年来国际上的研究热点,而人工神经网络方法也是近年来的热门研究课题,涉及土木工程的各个领域,在结构损伤检测中尤其意义重大。本文基于试验模态数据和人工神经网络方法,对框架结构斜支撑进行识别。本文首先在实验室中对框架结构模型进行斜支撑设置,即在不同的位置设置钢支撑。然后对框架结构的初始状态、各种斜支撑情况进行了位移模态试验,不仅得到了结构比较容易获得的平动模态,还成功的获取了较难得到的扭转模态信息。本文首先直接利用模态信息,即基于结构的扭转振型图提出了一个初步确定斜支撑所在楼层位置的指标,但是该指标只是对非对称的斜支撑情况识别效果较好。本文利用神经网络方法来识别所有支撑的楼层位置及刚度。为了更准确的对框架结构进行识别,可综合利用平动模态及扭转模态的数据作为神经网络的输入向量,本文提出了一个新的组合指标作为其输入向量。为了使得神经网络的训练样本更真实,本文必须首先利用框架结构初始状态的试验值,对其进行模型修正...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>