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基于小波包降噪与有限元模型修正的结构损伤识别

涂飞  
【摘要】:在工程领域,无损且精确地识别结构损伤显得十分重要,有限元模型修正技术提供了一种高效、无损、全局的结构损伤识别方法。通过有限元模型修正方法获得高精度的有限元模型,为结构响应预测、优化设计、可靠性分析、破损检测与故障诊断等工程服务,是结构工程领域的研究重点之一。目前,以基于灵敏度分析的模型修正方法最为成熟。 基于模型修正的损伤识别首先是建立结构的初始非损伤有限元模型,通过比较有限元模型与实际结构的动力特性差异,不断修正模型中的刚度、质量、阻尼等模型参数,改进分析模型和试验结果的相关性,最终在修正后的有限元模型中利用局部刚度的减少来指示结构的损伤位置与程度。有限元模型修正方法利用实测模态参数识别损伤从数学的角度看属于一种反问题的求解。然而反问题的求解对输入误差敏感,而作为输入参数的实测模态参数,由于环境噪声、仪器精度等因素的影响,不可避免存在测试误差,其精度难以满足模型修正所需的要求,常导致结构损伤识别误判甚至失效。 针对模型修正方法进行结构损伤时识别精度易受实测模态噪声干扰的问题,提出一种基于小波包降噪与有限元模型修正的结构损伤识别方法。在损伤识别的每一迭代步中,以结构有限元模型为基准,考虑真实模态与模态噪声在时频域内的差异,以实测模态与有限元模型计算模态的差值为对象进行小波包降噪处理;并利用降噪处理后的模态参数构造模型修正目标函数,进行有限元模型修正,经过修正迭代计算后可识别结构的损伤位置与程度。本文以一多处损伤的三跨连续梁为例,采用本文提出的方法对结构损伤的位置和程度进行识别。数值算例表明本文方法可明显提高有限元模型修正方法进行结构损伤识别的鲁棒性。 本文采用了另外一种方法即数据平滑方法对实测模态进行降噪处理,损伤识别结果表明,该方法亦可提高有限元模型修正方法进行结构损伤识别的鲁棒性。同时采用不同模态参数即由固有频率与曲率模态组成的模型修正目标函数进行损伤识别,损伤识别结果表明该方法能识别出结构损伤的位置和程度。


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