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桥梁结构模态参数识别与损伤诊断算法研究

作　者: 黄晓敏
导　师: 程赫明
学　校: 昆明理工大学
专　业: 工程力学
关键词: 桥梁结构结构模态参数识别结构有限元模型修正结构损伤识别人工神经网络
分类号: U446
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

由于桥梁结构的复杂化、大型化,使得桥梁结构健康监测的重要性和必要性越来越被人们所认识。桥梁结构健康的核心内容包括桥梁结构的模态参数识别、基于测试模态参数修正结构的有限元模型、基于测试模态参数识别桥梁结构损伤,本文针对上述问题进行了算法研究,具体内容包括：(1)针对桥梁结构的模态参数识别问题,本文以某一实际拱桥为例,实现了基于状态空间的时域模态参数识别算法在实际桥梁结构中的应用。主要研究了特征系统实现算法(ERA法)和随机子空间法(SSI法)在桥梁结构模态参数识别中的应用。研究结果表明上述两种方法具有较好的抗噪声能力,均适合于解决实际桥梁工程结构的模态参数识别问题。(2)针对时变温度对桥梁结构的动力特性影响问题,本文进行了试验研究。首先,对某一拱桥模型进行了长期动力测试,通过对测试加速度信息进行模态参数识别,得到了该结构在不同温度下的前6阶频率、阻尼比和振型；采用测试数据对该拱桥模型进行了有限元模型修正；其次,将结构的测试动力特性与有限元计算结果进行了比较分析,并讨论了该结构的动力特性随温度的变化规律,最后,建立了环境温度与结构频率的关系模型,并利用该模型对测试模型的结构性能进行了评价。(3)针对桥梁结构的有限元模型修正问题,本文研究了基于灵敏度分析的方差最小法在实际桥梁结构中的应用。在修正的过程中应用了实模态提取、自由度扩展、模型缩减、灵敏度计算、修正参数的选择等方面的一些方法。最终使理论的有限元模型同实际模型间的差异给予缩小。(4)针对桥梁结构的损伤诊断问题,本文对常见的钢筋混凝土简支梁结构进行了研究,利用静力加载试验模拟简支梁的损伤累积过程,通过突加荷载试验收集简支梁的自由振动信号,分析阻尼参数的变化机理,对已有的研究结果进行论证,并进一步提出一种基于阻尼特征的损伤识别指标,且验证了该指标的优越性,将其应用到实际桥梁的检测中,证明了其实用性(5)针对连续梁桥结构的损伤识别问题,本文在以往结构损伤识别的研究基础上,提出一种将损伤指标法和神经网络法相结合的连续梁桥结构损伤识别方法。首先,采用结构响应,通过时间序列分析方法得到AR(自回归)模型系数的残差标准差作为损伤指标,并将其用作神经网络法的输入；其次,采用人工神经网络实现桥梁结构的损伤识别；最后,采用一个连续梁桥的模拟算例对所提方法进行验证。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-8
目录  8-13
第一章绪论  13-40
  1.1 课题背景及意义  13
  1.2 结构模态参数识别算法  13-19
    1.2.1 频域识别方法  14-16
      1.2.1.1 拟合法  14-15
      1.2.1.2 SFD法  15
      1.2.1.3 基于环境激励下的识别法  15-16
    1.2.2 时域识别方法  16-19
      1.2.2.1 迭代法  16
      1.2.2.2 时间序列法  16
      1.2.2.3 复指数法  16-17
      1.2.2.4 ITD法  17
      1.2.2.5 ERA法  17
      1.2.2.6 NEXT法(Natural Excitation Technique)  17-18
      1.2.2.7 随机子空间法  18-19
  1.3 模型修正方法研究进展  19-22
    1.3.1 有限元模型的缩减和试验模型的扩展  19-20
    1.3.2 模型修正的方法  20-22
      1.3.2.1 直接修正结构的计算模型  20-21
      1.3.2.2 直接修正结构的设计参数(基于灵敏度分析的修正方法)  21-22
  1.4 基于模态域数据的损伤识别方法  22-35
    1.4.1 频率法  22-26
      1.4.1.1 Cawley-Adams准则  22-23
      1.4.1.2 损伤定位置信准则(DLAC)  23
      1.4.1.3 基于灵敏度分析的方法  23-26
    1.4.2 振型法  26-27
    1.4.3 曲率模态法  27-28
    1.4.4 应变模态法  28-29
    1.4.5 模态应变能法  29-31
    1.4.6 柔度法  31-32
    1.4.7 残余向量法  32-33
    1.4.8 频响函数(传递函数)法  33-34
    1.4.9 Ritz向量法  34
    1.4.10 比较研究  34-35
    1.4.11 其它方法  35
  1.5 基于时间域数据的损伤识别方法  35-36
  1.6 基于时频域数据(小波分析)的损伤识别方法  36-37
  1.7 桥梁结构模态参数识别、有限元模型修正及损伤诊断所面临的挑战  37-39
    1.7.1 桥梁结构模态参数识别面临的挑战  37
    1.7.2 桥梁结构有限元模型修正算法面临的挑战  37-38
    1.7.3 桥梁结构损伤识别算法面临的挑战  38-39
  1.8 本文的主要研究内容  39-40
第二章基于状态空间的桥梁结构时域模态参数识别方法研究.  40-57
  2.1 引言  40
  2.2 模态参数识别方法简介  40-47
    2.2.1 特征系统实现算法  40-44
      2.2.1.1 概述(算法简介)  40
      2.2.1.2 算法理论  40-44
    2.2.2 随机子空间法  44-47
      2.2.2.1 方法概述  44
      2.2.2.2 算法理论  44-47
  2.3 某一拱桥结构的模态参数识别  47-55
    2.3.1 桥梁结构有限元模型的建立  47-49
    2.3.2 桥梁结构动力求解  49-52
    2.3.3 基于模拟数据的某一拱桥结构模态参数识别  52-54
    2.3.4 基于实测数据的某一拱桥结构模态参数识别  54-55
  2.4 本章小结  55-57
第三章考虑环境温度影响的桥梁结构模态参数识别  57-69
  3.1 引言  57
  3.2 某一钢管混凝土拱桥的有限元模型及模态参数识别  57-59
    3.2.1 桥梁结构有限元模型的建立  57-59
  3.3 某拱桥在时变温度作用下的动力特性测试  59-65
  3.4 某拱桥结构模型时变温度作用下的状态诊断  65-68
    3.4.1 建立环境温度与结构频率关系模型  65
    3.4.2 桥梁状态诊断  65-68
  3.5 本章小结  68-69
第四章基于方差最小的桥梁结构有限元模型修正算法研究  69-82
  4.1 引言  69
  4.2 桥梁结构有限元模型修正的理论过程  69-78
    4.2.1 实模态的提取  69-70
    4.2.2 自由度的扩展  70-71
    4.2.3 模型缩减  71
    4.2.4 灵敏度计算  71-74
    4.2.5 模型修正参数选择  74-75
    4.2.6 基于灵敏度分析的模型修正方法  75-78
  4.3 拱桥结构的有限元修正结果  78-80
    4.3.1 模型修正参数的选择  78
    4.3.2 有限元模型修正的优化目标函数  78-79
    4.3.3 加权矩阵的确定  79
    4.3.4 模型修正的结果  79-80
  4.4 本章小结  80-82
第五章基于阻尼特性的桥梁结构损伤识别算法研究  82-93
  5.1 引言  82
  5.2 钢筋混凝土简支梁试验  82-87
    5.2.1 试验目的  82
    5.2.2 试验过程  82-84
    5.2.3 试验数据分析  84-87
      5.2.3.1 振动信号的处理  84-85
      5.2.3.2 阻尼参数值的估计  85-87
  5.3 基于阻尼特性的结构损伤因子  87-89
  5.4 工程实例  89-92
  5.5 本章小结  92-93
第六章基于人工神经网络的连续梁桥损伤识别算法初探  93-114
  6.1 引言  93
  6.2 基于AR模型的损伤定位因子  93-95
    6.2.1 结构损伤特征提取概述  93-94
    6.2.2 AR模型  94
    6.2.3 基于AR模型的损伤定位因子  94-95
  6.3 人工神经网络应用于结构损伤识别的基本原理  95-99
    6.3.1 人工神经网络在损伤识别中的应用  95-96
    6.3.2 人工神经网络的基本原理  96-99
      6.3.2.1 人工神经元的模型  96-97
      6.3.2.2 人工神经网络的基本模型  97-98
      6.3.2.3 神经网络的学习方法与规则  98-99
  6.4 BP网络的原理及其算法改进  99-105
    6.4.1 标准BP算法  99-102
      6.4.1.1 BP算法的原理  99-100
      6.4.1.2 BP网络学习算法  100-101
      6.4.1.3 BP网络的局限性及处理  101-102
    6.4.2 改进的BP算法  102
    6.4.3 改进BP算法的基本原理  102-104
    6.4.4 网络参数的选取  104-105
      6.4.4.1 输入层与输出层的单元数确定  104
      6.4.4.2 隐含层的设计  104-105
  6.5 算法的数值验证  105-113
    6.5.1 问题的描述  106-107
    6.5.2 设计网络  107-109
    6.5.3 网络的测试  109-113
  6.6 本章小结  113-114
第七章结论  114-116
致谢  116-117
参考文献  117-131
附录A (攻读学位期间发表的学术论文和专著)  131-132
附录B (攻读学位期间参与的科研项目)  132-134

桥梁结构模态参数识别与损伤诊断算法研究

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