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土木工程的結(jié)構(gòu)監(jiān)測思考

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土木工程的結(jié)構(gòu)監(jiān)測思考

結(jié)構(gòu)動力修改的方法很多,但目前還沒有一個公認的權(quán)威的工程方法。主要是進行模態(tài)參數(shù)識別的頻域和時域信號轉(zhuǎn)換成頻域信號可能會有所不同加收集和數(shù)據(jù)分析的頻域窗口而致傷害導致?lián)p失的信息,以降低分辨率的傷害。從損傷檢測的角度來看,時域信號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70年代初,許多基于時域信號分析電力系統(tǒng)參數(shù)識別方法。如卡爾曼濾波、隨機減量法、時序分析法、MA模型和ARMA模型、Pronny估計、最大熵估計、極大似然估計、優(yōu)化方法等[2]。

在結(jié)構(gòu)局部損害且程度較輕時,結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)沒有改變的結(jié)構(gòu)的局部損傷,并在較小程度上,當原來的頻率的結(jié)構(gòu),或模態(tài)阻尼的MAC值的兩個變化時,不能有效地顯示出結(jié)構(gòu)損傷。Farrar用實驗和有限元模擬等方法得到到的動力學參數(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,結(jié)構(gòu)的破壞是非常嚴重的,并在模態(tài)節(jié)點處所收集到的信息,也沒有明顯的變化。當這橋梁結(jié)構(gòu)中的工字梁發(fā)生不同程度損傷時,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,一些學者模態(tài)分析和應變模態(tài)法,剛度或彈性變化的方法,模態(tài)曲率法,柔度曲率法,頻率響應函數(shù)曲率法,破壞指數(shù)的損害的檢測方法,上述方法的基礎上改進方法損傷檢測靈敏度有所增加。提出了如應變模態(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)損傷檢測方法,以上方法進行損傷檢測的敏感程度都有提高。

Farrar等也比較的的損傷指數(shù)方法來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是測試的傷害不能被檢測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)的方法是能夠識別和定位的破壞程度,以及使用的模式形狀沒有質(zhì)量標準化,環(huán)境激勵的在線損傷檢測該方法的應用。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)的單元劃分為分離形式的方法,也有研究者采用降低單元剛度的方法。通過過對損傷檢測方法精度的對比,比對的方法的特征參數(shù),改進的剛度變化,變化的方法的靈活性,矩陣光標方法,結(jié)果表明,該矩陣的光標的損傷的方法是最敏感的,其余的依賴于測試數(shù)據(jù)的準確性。

還有報道是將模態(tài)參數(shù)組合起來作為損傷評價的標準。比如將結(jié)構(gòu)損傷后的第i個和第j階模式的結(jié)構(gòu)損傷檢測的分析的特征參數(shù)的比率的平方的頻率變化,所以,每一個單元可以計算出參數(shù)的損害所標識的位置,所以這個所得參數(shù)的大小,但也得到損傷的程度。通過數(shù)值模擬表明,顯著影響上的結(jié)構(gòu)細觀損傷法官的參數(shù)。從而獲得的損傷指數(shù)DS判斷損傷位置,但與損傷的程度無關。模態(tài)分量的基礎上,先前的判斷、資料,原來的頻率,和一個小的節(jié)點的參數(shù)組合,形成一個多層次的框架結(jié)構(gòu)損傷檢測網(wǎng)絡,數(shù)值模擬和實驗驗證結(jié)果表明,通過網(wǎng)絡使用這個組合的參數(shù)模型誤差相對較小,有一個非常強大的,具有很好的識別,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)學方法可以提高損傷識別的靈敏度。通過參考損傷誘導的載體構(gòu)建一個模態(tài)的測試數(shù)據(jù),以確定的方法的結(jié)構(gòu)損傷。傷害誘導的載體可以快速排除沒有損壞的部件,減少了識別范圍,計算量也小,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,所使用的信息中識別的遺傳算法的結(jié)構(gòu)之前,原始的第二次頻率和相應的模式的形狀或結(jié)構(gòu)的前三個原始頻率和第一階模式,表明遺傳算法來找到最佳的解決方案的優(yōu)勢鮮為人知的信息。使用技術(shù)分析和處理模態(tài)參數(shù)的支持向量機(SVM),并與神經(jīng)網(wǎng)絡技術(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)的整體測試的方法,使用的模態(tài)被限制到低級別的區(qū)域,檢測的結(jié)構(gòu)應該更容易建立的有限元模型,以便響應預測。(本文作者:李玲 單位:寧波杉工結(jié)構(gòu)監(jiān)測與控制工程中心有限公司)