剪切型框架結構損傷檢測的數值與試驗研究.pdf

1、對結構進行健康監(jiān)測和損傷檢測能夠有效防止災難性失效的發(fā)生，而且盡早地發(fā)現結構損傷能夠大幅地降低結構維護費用。因此，近年來，結構健康監(jiān)測和損傷檢測成為結構工程領域的研究熱點。本文在國家自然科學基金（No.50378041）、教育部博士點基金（No.20030487016）以及華中科技大學優(yōu)秀博士學位論文基金資助項目（No.2003-21）的資助下，針對多層剪切型框架結構，運用了先損傷定位、然后識別損傷大小的兩步法來進行損傷檢測。首先對結構

2、的模態(tài)參數進行敏感性分析；然后結合敏感性分析的結果，僅利用結構一階振型斜率的改變確定損傷位置；最后利用神經網絡方法對結構的損傷大小進行識別。 本文在如下幾個方面進行了理論、數值與試驗研究，并取得了一些研究成果： 1）針對剪切型框架結構，從固有振動方程出發(fā)，結合結構的剛度矩陣特性，導出了結構固有頻率、振型、振型斜率對損傷的敏感性系數表達式。通過結構模態(tài)參數的敏感性分析，能夠發(fā)現各種模態(tài)參數的敏感性隨模態(tài)階數的變化規(guī)律以及對

3、不同位置損傷最為敏感的模態(tài)參數，這為隨后的損傷定位和損傷大小識別作了準備。 2）提出了基于結構一階振型斜率改變的損傷定位方法，即對于剪切型框架結構，在單損傷的情況下，損傷層的一階振型斜率改變必然大于0，并在理論上證明了這一結論。結構發(fā)生的多損傷造成的結構振型斜率變化會相互影響，這將會導致根據前面提出的結構一階振型斜率變化來判別損傷位置出現可能失效的情況，基于此，本文結合敏感性分析的結果，提出了通過迭代計算消除多損傷引起的結構振型

4、斜率變化相互影響的方法，從而解決了多損傷情況下的損傷位置識別問題。 3）一旦損傷位置確定后，將運用神經網絡方法進行結構損傷大小的識別。利用結構頻率測量較準確的特點，結合敏感性分析結果，選取若干階能夠較敏感地反映結構各處損傷的低階頻率改變率作為神經網絡的輸入，從而提高了網絡輸入向量選擇上的目的性。 4）10層剪切型框架結構數值模型的模態(tài)參數敏感性分析表明，對于絕對敏感性系數，高階模態(tài)參數比低階模態(tài)參數對損傷更敏感，振型斜率

5、的敏感性高于振型的敏感性。對于相對敏感性系數，同一階頻率對不同處損傷的敏感性及不同階頻率對同一處損傷的敏感性均不相同，可通過敏感性分析，獲得若干階能夠較敏感反映結構各處損傷的低階頻率，這些頻率的變化將作為檢測結構損傷發(fā)生或損傷程度的數據。振型和振型斜率相對敏感性系數絕對值的最大值一般發(fā)生在最靠近振型節(jié)點的自由度處和振型斜率絕對值最小處，因此，損傷后振型和振型斜率變化率絕對值的最大值發(fā)生位置不能直接反映損傷位置。 5）對于10層剪

6、切型框架結構數值模型所討論的三種損傷工況，通過采用本文提出的改進的基于一階振型斜率改變的結構損傷定位算法，成功地識別出了所有損傷位置。判別出結構損傷位置后，結合敏感性分析的結果，選取結構前幾階頻率的變化率作為神經網絡的輸入，準確地對各種損傷工況的損傷大小進行了識別。 6）應用本文中提出的方法，對一個3層的框架試驗模型進行了研究。模態(tài)參數敏感性分析結果與前面的數值分析結果類似，高階模態(tài)參數比低階模態(tài)參數對損傷更為敏感，不同階頻率對