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《武汉理工大学》 2007年
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基于小波分析的空间杆系结构的损伤识别

谭冬梅  
【摘要】: 大型土木工程结构在服役期间,由于受到腐蚀、碰撞以及环境荷载作用,就面临着一个结构损伤的问题。随着结构使用年限的增加,损伤不断积累发展,当损伤累积到一定程度会造成结构抗力的衰减,降低结构的安全性、适用性和耐久性,甚至会导致整个结构的破坏,因此开展结构损伤识别技术的研究,特别是在不影响结构使用的情况下诊断结构的损伤情况,监测结构的工作状况以及对结构的安全性进行评估,有着十分重要的工程及现实意义。在此背景下,本论文结合国内外在结构损伤识别领域的研究现状,对小波分析在杆系结构损伤识别中的应用进行了研究,主要工作包括以下几个方面; (1)对小波分析在结构健康监测中基本应用的研究。对于大多数空间网架结构,一般认为其构件主要受轴向力的作用,因此,将空间网架结构视为空间杆系结构进行研究。在结构出现损伤时,结构的刚度发生变化,由此测得的结构动力响应的在线监测信号相应的发生了突变,传统的傅立叶变换只能确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况。因此利用小波变换对损伤信号进行小波分解,再计算其高频分量的方差,可以更有效的分析信号的奇异性,判断结构发生损伤的时刻。通过对深圳市民中心屋顶网架结构的数值模拟表明,该方法能够有效的对网架结构进行损伤预警。 (2)对小波包在空间结构损伤识别中的应用研究。针对结构损伤诊断的需要,首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量即小波包信号成分节点能量作为识别损伤的特征向量进行损伤识别。通过一二层平板网架结构的数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地用于结构的损伤识别。 (3)对基于小波分析和支持向量机的两步损伤识别方法进行了研究。首先应用小波变换将损伤结构的地震响应信号进行小波分解,计算其高频分量的方差,分析信号的奇异性,判别结构损伤发生的时刻。然后对损伤信号进行小波包分解,提取包含结构损伤信息的小波包信号成分节点能量,以此为训练样本,选择合适的核函数建立支持向量机SVM模型进行结构的损伤定位。通过对一二层平板网架结构的数值算例表明,该方法能够有效地识别结构的损伤。 (4)对基于包小波分析的网架结构有限元模型修正方法进行了研究。首先建立半刚性节点固结系数表示的空间网架单元刚度矩阵,并以此建立空间网架结构的动力方程。然后根据Kammer提出的有效独立法优化配置传感器的安放位置,计算结构的加速度响应信号,将信号进行小波包分解,提取小波包信号成分节点能量作为支持向量机的训练样本,建立支持向量机SVM模型。最后将测试得到的信号进行小波包分解并提取小波包信号成分节点能量作为测试样本,进行支持向量机SVM模型的预测,识别出结构节点的固结系数。将得到的节点固结系数代入空间网架结构的单元刚度矩阵,再由坐标变换得到修正后的结构总的刚度矩阵,从而实现有限元模型的修正。数值模拟结果验证了该方法的有效性。 (5)对小波包分析和统计过程控制理论在损伤识别中的应用进行了研究。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,提取小波包系数节点能量作为识别故障的特征向量建立损伤因子,然后再由统计过程控制,通过计算损伤因子的单侧置信上限作为损伤预警的临界点来进行结构的损伤预警。对一平板网架结构进行了数值模拟,模拟结果表明该方法能够有效的用于结构的损伤识别。 (6)为了验证基于小波分析和统计过程控制的损伤预警方法在实际结构中的应用,对一简化的输电塔模型进行了试验研究,试验研究结果表明,该方法能够有效的用于空间杆系结构的损伤预警。 本文研究工作立足学科前沿,运用最新理论和方法,对小波理论在空间杆系结构中的损伤识别进行了系统的研究,为在线的结构损伤识别的研究奠定了一定的理论和技术基础。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TU32;TU312.3

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