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結(jié)構(gòu)動(dòng)力修改的方法很多,但目前還沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)的權(quán)威的工程方法。主要是進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別的頻域和時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換成頻域信號(hào)可能會(huì)有所不同加收集和數(shù)據(jù)分析的頻域窗口而致傷害導(dǎo)致?lián)p失的信息,以降低分辨率的傷害。從損傷檢測(cè)的角度來(lái)看,時(shí)域信號(hào)中還含有大量的信息在頻域分析未能充分利用易卜拉欣介紹ITD法在20世紀(jì)70年代初,許多基于時(shí)域信號(hào)分析電力系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別方法。如卡爾曼濾波、隨機(jī)減量法、時(shí)序分析法、MA模型和ARMA模型、Pronny估計(jì)、最大熵估計(jì)、極大似然估計(jì)、優(yōu)化方法等[2]。
在結(jié)構(gòu)局部損害且程度較輕時(shí),結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)沒(méi)有改變的結(jié)構(gòu)的局部損傷,并在較小程度上,當(dāng)原來(lái)的頻率的結(jié)構(gòu),或模態(tài)阻尼的MAC值的兩個(gè)變化時(shí),不能有效地顯示出結(jié)構(gòu)損傷。Farrar用實(shí)驗(yàn)和有限元模擬等方法得到到的動(dòng)力學(xué)參數(shù)結(jié)構(gòu)的橋,這座橋結(jié)構(gòu)構(gòu)件不同程度的損傷,字相比原來(lái)的頻率,模態(tài)阻尼和MAC值,結(jié)果顯示只有字梁斷裂程度的截面積的一半以上的上述參數(shù)與結(jié)構(gòu)完整,有顯著的差異時(shí),結(jié)構(gòu)的破壞是非常嚴(yán)重的,并在模態(tài)節(jié)點(diǎn)處所收集到的信息,也沒(méi)有明顯的變化。當(dāng)這橋梁結(jié)構(gòu)中的工字梁發(fā)生不同程度損傷時(shí),比較原始頻率、模態(tài)阻尼,以上各參數(shù)才與完好結(jié)構(gòu)有明顯的差異。最近,一些學(xué)者模態(tài)分析和應(yīng)變模態(tài)法,剛度或彈性變化的方法,模態(tài)曲率法,柔度曲率法,頻率響應(yīng)函數(shù)曲率法,破壞指數(shù)的損害的檢測(cè)方法,上述方法的基礎(chǔ)上改進(jìn)方法損傷檢測(cè)靈敏度有所增加。提出了如應(yīng)變模態(tài)方法、剛度或柔度改變法、模態(tài)曲率方法、柔度曲率方法、頻響函數(shù)曲率方法、損傷指數(shù)法等結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)方法,以上方法進(jìn)行損傷檢測(cè)的敏感程度都有提高。
Farrar等也比較的的損傷指數(shù)方法來(lái)改變的剛性和彈性的方法,模態(tài)曲率法,柔度曲率的損傷檢測(cè)數(shù)據(jù)的方法,結(jié)果表明,不管是什么樣的條件下,排列稀疏的傳感器收集信號(hào)是測(cè)試的傷害不能被檢測(cè)到和損傷位置是不確定的。傳感器的布置密度的增加,損傷指數(shù)的方法是能夠識(shí)別和定位的破壞程度,以及使用的模式形狀沒(méi)有質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化,環(huán)境激勵(lì)的在線損傷檢測(cè)該方法的應(yīng)用。在有限元模型的損傷模擬方面,F(xiàn)arrar等提出了將原有相互連結(jié)的單元?jiǎng)澐譃榉蛛x形式的方法,也有研究者采用降低單元?jiǎng)偠鹊姆椒?。通過(guò)過(guò)對(duì)損傷檢測(cè)方法精度的對(duì)比,比對(duì)的方法的特征參數(shù),改進(jìn)的剛度變化,變化的方法的靈活性,矩陣光標(biāo)方法,結(jié)果表明,該矩陣的光標(biāo)的損傷的方法是最敏感的,其余的依賴于測(cè)試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
還有報(bào)道是將模態(tài)參數(shù)組合起來(lái)作為損傷評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。比如將結(jié)構(gòu)損傷后的第i個(gè)和第j階模式的結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)的分析的特征參數(shù)的比率的平方的頻率變化,所以,每一個(gè)單元可以計(jì)算出參數(shù)的損害所標(biāo)識(shí)的位置,所以這個(gè)所得參數(shù)的大小,但也得到損傷的程度。通過(guò)數(shù)值模擬表明,顯著影響上的結(jié)構(gòu)細(xì)觀損傷法官的參數(shù)。從而獲得的損傷指數(shù)DS判斷損傷位置,但與損傷的程度無(wú)關(guān)。模態(tài)分量的基礎(chǔ)上,先前的判斷、資料,原來(lái)的頻率,和一個(gè)小的節(jié)點(diǎn)的參數(shù)組合,形成一個(gè)多層次的框架結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)使用這個(gè)組合的參數(shù)模型誤差相對(duì)較小,有一個(gè)非常強(qiáng)大的,具有很好的識(shí)別,以確定結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度的影響。
綜上所述,模態(tài)參數(shù)的組合和數(shù)學(xué)方法可以提高損傷識(shí)別的靈敏度。通過(guò)參考損傷誘導(dǎo)的載體構(gòu)建一個(gè)模態(tài)的測(cè)試數(shù)據(jù),以確定的方法的結(jié)構(gòu)損傷。傷害誘導(dǎo)的載體可以快速排除沒(méi)有損壞的部件,減少了識(shí)別范圍,計(jì)算量也小,該方法也可以判斷輕微損壞的結(jié)構(gòu)。使用遺傳算法,以確定結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度,所使用的信息中識(shí)別的遺傳算法的結(jié)構(gòu)之前,原始的第二次頻率和相應(yīng)的模式的形狀或結(jié)構(gòu)的前三個(gè)原始頻率和第一階模式,表明遺傳算法來(lái)找到最佳的解決方案的優(yōu)勢(shì)鮮為人知的信息。使用技術(shù)分析和處理模態(tài)參數(shù)的支持向量機(jī)(SVM),并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,以確定結(jié)構(gòu)的損傷。模態(tài)分析的結(jié)構(gòu)的整體測(cè)試的方法,使用的模態(tài)被限制到低級(jí)別的區(qū)域,檢測(cè)的結(jié)構(gòu)應(yīng)該更容易建立的有限元模型,以便響應(yīng)預(yù)測(cè)。(本文作者:李玲 單位:寧波杉工結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)與控制工程中心有限公司)