环境因素作用下的结构损伤检测

环境因素作用下的结构损伤检测

论文摘要

结构损伤检测已经成为土木工程领域的研究热点和难点问题。近年来,研究者提出了大量的损伤检测方法,但这些方法应用于实际工程时仍存在许多不足,其中环境因素及运营条件变化就是制约其应用的一个关键因素,也是损伤检测领域的一大难题。本文考虑环境因素及结构运营条件变化条件,进行结构损伤检测研究,着重开展以下几方面的研究工作:(1)综述了基于振动的结构损伤检测理论、环境因素对结构动力特性影响及其处理方法。提出基于振动的损伤检测方法分类框架,指出当前损伤检测方法的五大类思想,即基于“动力指纹”、“模型修正”、“逆问题”、“模式识别与人工智能”和“工作模态分析”的思想,并对各大类思想的优缺点及未来发展趋势进行了全面综述。(2)提出了一种基于主成分分析与频响函数的损伤特征提取方法和“主成分中值”损伤特征指标。该方法的基本原理是,假定存在一个可以全面反映结构健康状态的空间,该空间通过结构健康状态的基准频响函数样本获得,那么来自于结构损伤状态的频响函数样本在该空间的投影即主成分将会发生变化,从而实现结构损伤特征的分离。根据主成分分布特点及样本中值具有不受样本极端值影响的特点,将主成分中值作为损伤特征指标。进一步通过简支梁、多跨连续梁、二层刚架数值分析与三层刚架模型实验研究了该指标的环境变化鲁棒性。(3)提出了投影寻踪聚类的损伤检测方法,进一步发展了上述损伤特征提取方法。从投影寻踪角度解释主成分分析,通过主成分分析与核主成分分析获得频响函数的中值指标,最后采用模糊聚类实现结构的损伤诊断,并成功应用于三层刚架模型损伤实验的全过程监测,证明了该方法不但具有结构损伤敏感性和环境变化的免疫性,而且还有计算量小、不依赖于模型、不需要结构损伤先验信息等优点。(4)提出了一种可同时检测结构线性-非线性损伤的检测方法。在分析传统基于自回归(AR)模型预测误差均方差指标的基础上,指出传统方法存在损伤信息泄漏的可能性;提出采用预测误差的高阶统计矩——偏度和峰度作为损伤敏感特征,该特征可与传统方法特征信息形成互补,利用美国Los Alamos国家实验室的三层建筑模型的非线性损伤实验数据发现了传统方法存在的问题,证明了“高阶统计矩”特征应用于结构损伤检测的重要性,并研究了不同信息融合形成的六种综合指标的损伤检测效果。结果表明以均方差与峰度为综合指标的损伤检测结果最佳。(5)在实验室开展了复杂桁架桥模型损伤检测实验,验证了本文提出三种损伤检测方示的正确性和有效性。实验过程通过改变激励水平模拟环境影响,对实测数据进行结构动力特性分析表明实验中环境因素引起结构固有频率变化率为3.28%,损伤引起的结构固有频率变化率不超过3%,环境因素对结构的影响远大于损伤的影响,而本文提出的三种方法均能成功实现桁架桥的损伤检测。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 1 绪论
  • 1.1 研究目的及意义
  • 1.2 结构损伤检测方法
  • 1.3 存在的共性问题
  • 1.4 环境因素对结构动力特性的影响及处理方法综述
  • 1.5 本文主要内容及创新之处
  • 2 基于主成分分析的结构损伤特征提取方法
  • 2.1 引言
  • 2.2 主成分分析基本理论
  • 2.3 结构频响函数估计方法
  • 2.4 数据的归一化处理方法
  • 2.5 主成分分析在损伤检测中的应用
  • 2.6 新的损伤特征提取方法
  • 2.7 数值仿真
  • 2.8 三层刚架实验验证
  • 2.9 新损伤敏感性指标提取
  • 2.10 本章小结
  • 3 基于投影寻踪与模糊聚类的结构损伤检测
  • 3.1 引言
  • 3.2 投影寻踪简介
  • 3.3 投影指标的选取
  • 3.4 主成分分析与投影寻踪
  • 3.5 核主成分分析与投影寻踪
  • 3.6 模糊聚类分析简介
  • 3.7 投影寻踪聚类的损伤检测方法
  • 3.8 三层刚架模型实验介绍
  • 3.9 损伤检测结果与讨论
  • 3.10 本章小结
  • 4 基于时间序列分析与高阶统计矩的结构损伤检测
  • 4.1 引言
  • 4.2 时间序列分析概述
  • 4.3 时间序列模型
  • 4.4 时间序列模型参数估计与定阶方法
  • 4.5 基于时间序列分析的损伤检测方法
  • 4.6 基于时间序列分析与高阶统计矩的损伤检测方法
  • 4.7 三层建筑结构模型实验验证
  • 4.8 讨论
  • 4.9 本章小结
  • 5 桁架桥结构损伤检测模型实验研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 实验概况
  • 5.3 结构动力特性分析
  • 5.4 损伤特征提取
  • 5.5 检测方法一
  • 5.6 检测方法二
  • 5.7 本章小结
  • 6 结论与展望
  • 6.1 论文的主要研究工作和结论
  • 6.2 进一步的研究工作
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文
  • 作者简介
  • 致谢
  • 相关论文文献

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