基于应变能和隶属度的结构损伤识别研究

为了解决测量噪声等引起的损伤识别结果不确定问题,提出了一种基于模态应变能和隶属度的损伤识别方法.首先描述了云模型的基本理论及其数字特征;然后给出了基于模态应变能的计算公式及其损伤指标,即模态应变能耗散率指标和模态应变能等效指标,并将两种指标作为云模型的相关参数;最后对逆向云发生器和云模型数字特征估计值进行了分析,并基于隶属度函数等量优化原则提出了一种应变能隶属云损伤识别方法,并利用了Udwadia方法来模拟产生随机试验测量数据,采用了多次测量产生的不确定数据进行了损伤识别研究.数值算例结果表明,提出的应变能隶属云方法可以较好地处理测量噪声引起的不确定问题,其对含噪数据的识别结果明显优于单纯的模态应变能耗散率指标和模态应变能等效指标.     

混凝土局部破损梁损伤诊断的振动检测方法

为对钢筋混凝土梁进行动力破损评估，建立了钢筋混凝土梁的分离式有限元模型，推导了四节点矩形粘结单元的刚度矩阵。采用该模型计算了健康和局部破损梁的振动特性参数，计算结果与实际测试结果相吻合；计算及实际测试结果均表明。固有频率是进行钢筋混凝土梁损伤定性辨识的重要指标；曲率模态振型和应变模态振型对于钢筋混凝土梁的局部损伤较位移模态振型敏感。基于曲率模态振型和应变模态振型可以进行钢筋混凝土梁的局部损伤诊断。     

基于动态测量数据损伤定位识别的比较研究

动态测量数据经模态分析可得到结构动态参数,通过结构动态参数的变化能识别土木工程结构中的损伤.利用模态柔度、曲率模态和模态柔度曲率3种损伤定位识别方法的基本原理,以模态柔度差、曲率模态差和模态柔度曲率差为识别参数对简支梁结构损伤定位进行了数值模拟的对比分析.结果表明,当结构单处损伤时,3种参数均能有效识别损伤位置,当结构多处损伤时,曲率模态差和模态柔度曲率差比模态柔度差具有更好的识别精度.     

基于冲击弹性波的钢筋混凝土梁损伤识别

为实现对钢筋混凝土桥梁的损伤快速识别的目的,本文在已广泛应用的振动测试技术基础上,结合冲击弹性波检测技术进行静力加载,利用非接触式应变位移视频测量分析系统采集不同工况下试验梁加载全过程的应变云图和裂缝开展特征,然后进行动力激振,通过冲击弹性波在梁体内不同阶段的传播规律对试验梁进行动力损伤识别研究。结果表明:与完整试验梁相比,梁体产生裂缝后冲击弹性波信号出现了差异,加速度峰值时间差呈明显增大趋势,提出了"损伤时间差"指标来判别损伤的位置和大小,据此,可实现对钢筋混凝土梁的快速动力评价。     

基于损伤力影响线的静定梁损伤识别研究

针对应用最为广泛的静定桥梁结构,提出利用损伤力影响线进行结构多处损伤识别的方法.当静定梁结构损伤时,损伤前后的位移残差可视为在损伤单元处作用损伤等效力产生的影响线,故可利用影响线的拐点来识别结构的损伤部位,通过影响线峰值直接识别单元损伤程度,从而避免复杂的反演识别计算.利用位移互等定理和有效独立法对测点布置进行研究,指出仅采用一个位移测点即可识别多处发生的损伤.数值计算的结果表明:该方法能够识别静定梁结构的多处损伤,且对测量误差具有一定的免疫力.     

结构动力分析的实验应变模态法

推导了悬臂梁结构应变振型和应变频响函数的表达式，并用试验方法得于了结构的应变模态和位移模态。研究结果表明，根据应变频响函数矩阵的１列，可以识别出结构的应变模态参数；而根据其１行，则可以识别出位移模态参数。比较了根据应变频响函数和加速度频响函数识别出的位移模态、结构固有频率和阻尼参数的一致性，并进一步讨论了应变频响函数的特点及应变模态分析的优点。     

焊接管道超声导波损伤识别与定位方法

【目的】基于超声导波的损伤检测技术在长距离管道损伤快速检测中具有广阔的应用前景,通过分析损伤引起的超声导波散射信号,可实现损伤的识别与定位。但对于焊接管道,焊缝同样会导致超声导波发生散射,干扰损伤散射波提取,增加管道损伤检测的难度。【方法】针对损伤检测受焊缝影响的问题,根据焊缝与损伤散射波信号的不同特性,提出一种基于模态转换的超声导波损伤轴向定位方法。采用压电传感器激励单一L(0,2)模态超声导波作为入射波,根据轴对称模态与弯曲模态的周向特性,提取传感器接收信号中模态转换产生的F(1,3)模态信号,识别损伤反射回波,再结合L(0,2)与F(1,3)模态超声导波传播速度,实现管道损伤轴向定位。通过焊接管道损伤检测数值模拟与实验研究验证,在管道不同位置设置损伤,对损伤定位方法进行验证。【结果】数值模拟与实验结果表明,基于提取模态转换信号的方法可实现管道全域损伤检测,包括焊缝区与非焊缝区损伤,损伤轴向定位误差在3%以内。随着损伤深度增大,F(1,3)模态幅值增大,可为损伤深度的识别提供依据。采用传统基于L(0,2)模态反射回波的方法难以有效辨识焊缝区域损伤。【结论】与传统基于反射回波的管道损...     

用应变模态对混凝土结构进行损伤识别的研究

从理论上探讨了应变模态对混凝土结构进行损伤诊断的测试原理和方法，并通过混凝土框架试验结果分析，证明了应变模态较位移模态对结构的损伤更加敏感。     

自由梁的位移、应变和声模态分析

目的针对目前常见的模态测试方法开展试验模态分析,从而给出各种测试方法的最优使用场所。方法以金属自由梁为研究对象,通过试验模态分析,得到了其位移、应变和声模态的频率、阻尼比和振型等模态参数,对比各模态测试方法的结果,并就各模态测试方法的特点开展对比分析。结果位移模态所测模态频率明显比应变模态和声模态的小,可见传感器的质量对所测自由梁位移模态的模态频率有较大影响,应变模态影响较小,声模态为非接触式测量,故无影响,且在相同的试验条件下,更容易得到高阶模态。结论应变模态试验在获取模态振型的基础上,也可进行各测试点应变大小的测量和计算。     

剪切变形和转动惯量对杆系结构动力特性的影响

分别通过简便准确的解析频率公式和ANSYS有限元模态分析,计算剪切变形与转动惯量对杆系结构自振频率的影响;研究了可以使用Bernoulli梁模型的梁的具体范围;比较了有限元与精确解的差别;分析了差别产生的原因;指出了忽略剪切变形和转动惯量对损伤识别结果在工程上产生的影响.     

机床结构的模态参数识别与分析

本在对机床结构模态参数识别和优化方法进行分析的基础上，对一台运转条件下的普通车庆，模拟切削力进行了非接触式激振试验，用非线性优化方法，识别了机床结构的前１１个复模态参数。并在识别过程中引入了剩余柔度，采用了两种尺度法ＤＦＰ与ＢＦＧＳ算法，综合了它们的优点，结果表明，此法数值计算稳定，收敛速度快，特别是对模态阶数较多，耦合较紧的情况，识别效果仍较好。     

基于深度信念网络的风机叶片结构损伤识别研究

【目的】解决由于模态参数辨别的不确定性,以及虚假模态干扰造成的风机叶片结构损伤识别精度不高的问题.【方法】采用以深度信念网络提取的模态参数特征向量作为标识量的损伤检测方法.首先分别获取ANSYS仿真和实验条件下风机叶片的模态参数;然后利用深度信念网络提取模态参数特征向量作为损伤标识量,检测多种工况下的风机叶片损伤,并与传统BP神经网络方法进行对比;最后搭建实验平台,在实验条件下验证方法的有效性.【结果】基于深度信念网络的损伤识别方法相比传统BP神经网络精度更高,网络训练时间更长.【结论】将深度信念网络提取的模态参数特征向量作为BP神经网络训练的输入向量,可以减小噪声和虚假模态信息等因素对损伤识别结果的影响,提高损伤识别的精度.     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的振型,获得了结构的各阶模态参数.分别通过4自由度数值试验和4自由度实验室框架结构试验说明了本文算法的有效性.     

基于全寿命周期的连续刚构桥应变传感器优化布置研究

针对连续刚构桥建设与运营阶段的应变传感器独立布置问题,采用壳单元代替传统的梁单元建立连续刚构桥有限元模型,以匹配适应度和关键截面法对传统的遗传算法进行改进,提出了适用于全寿命周期的连续刚构桥的传感器优化布置方法.以某四跨连续刚构桥为优化布置实例,采用该应变传感器优化方法,对该桥的应变传感器进行了优化布置,以应变模态保证准则为评价准则,与其他的传统方法进行对比分析,结果表明该方法优于其他几种方法,可作为全寿命周期连续刚构桥的一种应变传感器布置方法.     

基于局部单元模态柔度差值的木质梁模拟缺陷检测

为尽早对结构和构件的最薄弱位置进行检测和评估,避免因突然破坏而导致的灾难性事故,本文通过振动测试获取了锯材的前两阶模态振型,并利用锯材损伤前后的局部模态柔度矩阵差值提出了损伤识别指标。为了验证所构建的损伤指标的有效性,通过人工切除截面质量来模拟不同损伤程度、不同损伤位置和双损伤的情景。结果表明：损伤识别指标对不同损伤程...     

HHT方法在结构模态参数时域识别中的应用

简略介绍了Hilbert-Huang变换（HHT）中EMD法和Hilbert变换及其结合随机减量技术（RDT）在结构模态参数识别中的应用,并且对2-DOF动力模型的非平稳响应的模态参数时域识别进行了探讨。通过将采用RDT方法处理得到的时程曲线与采用RDT＋HHT方法处理得到的时程曲线相比较,阐释了HHT与RDT方法结合对结构固有模态参数时域识别具有相当精度的机理。最后,将识别结果与传统的频域法识别作了比较,得出了一些有意义的结论。     

基于模态曲率改变率与神经网络的桥梁损伤识别

将模态曲率改变率和BP神经网络理论相结合,提出了桥梁结构损伤识别的新方法,据此识别结构损伤位置和损伤程度,并以一简支梁结构和一座连续梁桥为例进行了损伤识别.计算结果表明,该方法可以获得令人满意的识别精度.在结构参数化有限元模型存在误差的情况下,该方法仍然可以获得较好的识别效果,可应用于复杂桥梁结构体系的损伤识别.     

基于运行工况的车辆系统工作模态分析

对运行工况下某一特种车辆系统的模态参数,基于计算模态分析方法进行了计算分析;推导了基于运行工况的该车辆系统随机子空间模态识别算法,得到了其工作模态参数的估算公式.同时,对该车辆系统进行了实际运行工况下的模态识别试验,用上述算法估算公式计算了其工作模态参数,并与计算模态分析结果作了比较.对比结果表明,该车辆系统需要考虑的前8阶工作模态的阻尼比和模态频率等参数的识别结果误差分别为:3.86％～11.61％和0.61％～8.32％,由此说明该识别方法具有较高的识别精度,分析方法可行、有效,能满足运行工况下车辆系统振动分析需要.     

轻便型摩托结构模态参数的识别

以ＮＦ－１２５双轮摩托为研究对象,采用频域法中的传递函数模态分析法,根据实验模态分析的实,复模态参数识别理论,成功地获取了各子结构的模态参数,建立了整车的动力学方程。     

带屈服平台线性强化材料的弹塑性梁的变形分析

探讨了梁在带屈服平台线性强化弹塑性模式描述的弹塑性问题.着重分析了带平台的线性强化材料的梁的塑性区域边界曲线方程.据此,又讨论了梁的应力应变关系的表达方法,分析了梁在卸载后的残余应力和残余应变.在此基础上,还讨论了梁的挠曲度计算问题.最后对一个实例进行了计算.研究表明,利用该方法对中强钢进行计算更接近于实际情况.虽然该研究是对带屈服平台的线性强化模式而言,但却带有一定的普遍性,只要对某些参数赋予一定的值,很容易就能描述理想和线性强化模式下的梁.