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《天津大学》 2006年
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土木工程结构的性能监测系统与损伤识别方法研究

杨晓明  
【摘要】: 随着大跨度结构和超高层建筑的不断发展,大型土木工程结构健康监测的研究与应用越来越受到学术界和工程界的重视。本文系统地开展土木工程结构性能监测系统和损伤识别方法的理论与实验研究,建立一种可用于测试结构动态响应以及监测交通流的新型水泥基压电传感系统,提出一种基于结构动态响应统计特征的结构损伤识别人工神经网络方法,从而发展结构健康监测系统与方法。主要研究工作与创新成果包括以下几个方面: (1)在水泥基压电复合材料的基础上,研制了一种新型水泥基压电传感器,实验检测了传感器的频率独立性、线性度等基本性能,并使用标定程序确定了传感器的测量范围、灵敏度、线性度、滞回度和灵敏度界限等使用参数。研究结果表明,所研制的水泥基压电传感器具有很好的频率独立性和高度的输入输出线性关系,适用于大型土木工程结构的性能监测。 (2)建立了包括水泥基压电传感器、专门开发的小型电荷放大器、多通道数据采集仪和监测软件的水泥基压电传感系统,并将其应用到短柱和框架结构的动态响应测试以及交通流的监测等方面。模型实验结果表明,水泥基压电传感系统不仅可以准确地测试结构或构件的动态应力响应,还可以准确地监测交通流(包括人流和车流),并可以通过计算水泥基压电传感器的脉冲响应幅值来区分交通流中车辆的种类。 (3)在结构随机振动理论的基础上推导出结构动态响应的统计特征与结构损伤位置和损伤程度之间的关系,通过敏感性分析确定了以结构动态位移响应方差作为结构损伤识别的损伤指标,分析了使用该损伤指标可以部分消除测试误差的原理。数值模拟了一三跨连续梁在白噪声激励下的动态响应,观察了在不同损伤位置和损伤程度下结构动态位移响应方差的变化,从而评估了选择结构动态位移响应方差作为损伤指标的可行性。 (4)提出了一种基于结构动态响应统计特征的结构损伤识别人工神经网络方法。在人工神经网络结构中,以结构动态响应方差和协方差的变化作为神经网络的输入,以结构的损伤位置和损伤程度作为神经网络的输出。数值模拟了一三跨连续梁的损伤识别过程,其中包含单损伤和多损伤两种损伤工况,每种损伤工况中又分为损伤位置识别和损伤程度识别。数值模拟结果表明,训练好的神经网络可以准确识别出结构的损伤位置和损伤程度,从而验证了所提出的基于结构动态响应统计特征的结构损伤识别人工神经网络方法的有效性与可靠性。 (5)采用所提出的基于结构动态响应统计特征的结构损伤识别人工神经网络方法,对一组两端固结的模型梁进行了结构损伤识别的模型实验。模型梁由铝合金型材制作,模拟带翼缘的薄壁箱梁。在实验中,分别采用单损伤工况和多损伤工况对神经网络进行训练和测试。实验结果表明,经过训练的神经网络可以基本准确地识别出结构损伤位置和损伤程度,从而进一步验证了所提出的基于结构动态响应统计特征的结构损伤识别人工神经网络方法的有效性与可靠性。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TU317

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