基于光纤光栅和小波包分析的结构损伤探测

以光纤光栅为传感元件、小波包分析为信号提取工具,获取了智能材料四边简支板损伤前、后的动态应变信号检测方法,并采用耦合神经网络方法对智能材料四边简支板结构进行了损伤识别分析。结果表明,光纤光栅可非常灵敏地检测出智能材料内部的动态应变信号,小波包信号处理方法可获得大量反映结构损伤特征的有效信号;随着损伤孔径的增大,耦合神经网络损伤识别的精度提高,可得到损伤的位置和大小的信息。研究结果在大型工程结构的健康监测中具有重要的潜在应用价值。     

基于振动的土木工程结构损伤诊断研究进展

评估土木工程结构的安全状况已成为当前国际上土木工程师十分关心的问题,也是当前国际上的研究热点.在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,重点介绍了基于振动的结构损伤诊断方法的发展,并对相关问题进行了讨论和评述.最后对基于振动的结构损伤诊断的未来研究提出了几点建议与展望.     

隧道结构健康监测系统与光纤传感技术

隧道安全关系到人类生命安全和社会经济活动,及时掌握隧道结构健康状态是确保隧道安全的重要前提。在详细分析结构健康监测的概念、系统组成和发展现状的基础上,结合隧道结构的具体特点,提出了隧道结构健康监测的定义,构建了一个集监测、诊断和状态评价为一体的隧道结构健康监测系统,重点介绍了光纤结构监测(SO-FO)、布拉格光纤光栅(FBG)和分布式光纤传感器(BOTDR)等3种光纤传感技术的基本原理、功能及其在隧道结构健康监测系统中的作用。有理由相信,以光纤传感技术为代表的新一代工程监测技术将为隧道结构健康监测系统的建立提供厚实的技术基础。     

声发射技术在桥梁结构健康监测中的应用研究进展

声发射技术作为一种被动的、动态的监测手段,在工程和材料领域得到了广泛的应用,正日益受到桥梁结构健康监测研究者的关注。本文回顾了近年来国内外基于声发射技术的桥梁结构健康监测研究状况。首先,简要介绍了声发射的基本原理和声发射信号处理方法;其次,详细分析了声发射技术在桥梁结构健康监测中的研究成果,包括钢筋混凝土桥、钢结构桥、桥梁结构关键构件和无线声发射传感器及其网络等;最后,分析了声发射技术在桥梁结构健康监测领域应用中存在的一些问题,并对声发射技术的应用前景进行了探讨。     

GPS在结构健康监测中的研究与应用进展

在土木工程领域,采用GPS对建(构)筑物进行健康监测是该学科发展的一个新的突破,因其具有高效、快速、全天候、全自动等优点,近年来基于这一技术的健康监测方法在特大型建筑物的变形监测中开始应用.首先阐述了结构健康监测的必要性和迫切性,简要回顾了传统的结构变形监测方法,然后探讨了GPS技术的发展历程,重点讨论了GPS中的RTK技术的原理、特点和当前国内外的应用情况,最后对基于RTK技术的健康监测方法在土木工程中的应用前景进行了展望.     

单元模态应变能法在输电铁塔损伤识别中的应用

输电塔结构在灾害中发生倒塌的现象时有发生,故而对输电塔结构进行健康监测具有重要的实际意义。介绍了单元模态应变损伤指数(EMSDI)在结构损伤识别中的表达式,并将其应用于输电铁塔模型试验中。采用单元形函数代替原有模态曲率计算方法,可有效降低计算单元模态应变能的计算误差,从而增加了识别的准确性。在输电铁塔仿真模拟和试验中,对该识别方法的准确性和可靠性进行了验证。实例表明:单元模态应变损伤指数法能够准确地识别出结构的损伤位置,并可在某种程度上反映出损伤程度,可以应用到实际输电塔结构损伤识别中。     

遗传算法在结构损伤识别中的应用研究

结构损伤识别是结构系统在使用期间进行监测和维护的重要组成部分,而基于动态测试技术的结构损伤识别方法又是近来研究的热点。本文提出了一种基于改进遗传算法的结构损伤识别方法,主要改进包括:浮点编码、基于标准化几何分布排名的选择策略、最优保存策略、算术交叉算子、非均匀变异算子。在常规模态分析的基础上,以节点的残余力向量构造目标函数,提出了一种用于遗传搜索优化的新的目标函数形式。利用遗传算法重点进行了噪声条件下的结构损伤定位和定量研究,并用一平面桁架模型进行了数值模拟。结果表明:提出的方法不仅能够同时进行结构的损伤定位和定量计算,而且抗噪性能很好。最后,对方法应用中存在的一些问题进行了深入分析,给出了一些有益的结论。     

基于压缩感知的EMI信号与神经网络的结构损伤识别研究

针对当前结构健康监测系统中信号数据量过大、所占内存过高所导致的难以传输和储存的问题,提出将压缩感知方法运用于神经网络系统与压电阻抗(Electro-mechanical impedance,简称EMI)技术进行结构的损伤识别。以压缩后的EMI数据代替原始数据来表征原始损伤信号,用离散余弦变换分析了EMI信号的稀疏度,并以高斯随机矩阵作为观测矩阵,满足了压缩感知理论的限制性等距条件。以齿轮结构为例,采用有限元技术构建了EMI模型,得到了不同裂纹深度下的电导(电阻抗的倒数)信号。采用压缩感知方法先对电导信号进行压缩,再进行主成分分析,以降低BP神经网络输入参数的维度。结果表明:使用压缩感知技术之后,数据传输带宽和储存空间只需为原来的44%;将压缩后的电导数据的主成分作为神经网络的输入参数,该系统能够检测到结构裂纹的存在,并能对裂纹的损伤程度进行有效的定量归类。     

基于神经网络的跨越地裂缝框架结构地震损伤及预测研究∗

为开展特殊地质环境下结构的损伤分析,以一跨越西安f4地裂缝的五层框架结构为研究对象,基于振动台试验和ABAQUS 有限元分析结果,进行了BP 神经网络模型的模型训练,选取变形和能量组合形式的双参数损伤模型计算结构损伤指标,采用加权系数法,开展了构件、楼层、结构三个层面的损伤预测分析,给出了不同地震作用下结构损伤程度评估。结果表明：地裂缝场地结构表现出明显上下盘效应,结构首层为薄弱层。BP 神经网络损伤预测值与有限元计算值在不同工况下均较为一致,其对于构件、层间、整体结构损伤指数预测最大误差分别为8.86%、5.66%、7.57%,该研究成果为跨越地裂缝结构的性能评估提供一种准确且高效的研究方法。     

基于声发射和BP神经网络的预应力钢筋砼梁损伤过程分析北大核心CSCD

以预应力钢筋混凝土梁三点弯曲试验为基础,绘制了声发射幅值、能量等AE参数相关图,揭示了预应力砼梁的损伤演化过程;借鉴NDIS-2421定量评定标准,对试验梁的损伤程度做出定性的评价;同时,通过AE特征信号Kurtosis指标的计算对演化过程进一步分析,确定4个典型失效阶段后,建立各失效阶段声发射信号特征参数数据,并设计BP神经网络模型进行训练,训练后的定型网络对梁损伤程度有很好的识别能力。可以为工程中进一步开展预应力钢筋砼结构损伤活动性的长期健康监测提供理论基础和指导。     

采用GPS与全站仪对大跨斜拉桥进行变形监测

在桥梁运营期间,由于各种原因,会造成其不同程度的损伤和破坏。为了保证既有桥梁的安全运营和尽可能延长它的正常使用年限,应对其进行实时健康监测与安全性评估。以东营黄河胜利大桥为背景,提出了采用 GPS与全站仪相结合的健康监测方法,阐述了整个监测方案的具体实施过程并对观测数据进行了初步分析,对试验进行了总结,并对未来研究方向提出了建议。     

BP和RBF神经网络在边坡稳定性评价中的应用

基于BP网络和RBF网络理论,选取影响岩质边坡稳定性的一些主要因素,建立了边坡稳定性分析的神经网络模型,并用Matlab7.0神经网络工具箱对一些边坡样本进行训练仿真。对比了两种网络的逼近精度和预测结果,结果表明:两种网络均可以用于边坡的稳定性评价,RBF网络的性能要优于BP网络,网络最优参数的选择要通过反复实验获得。     

GIS在水稻“寒露风”冷害监测预警中的应用

水稻低温冷害是广西的主要农业气象灾害,低温冷害的实时监测预警对农业趋利避害和减轻灾害损失十分重要。依托GIS技术和统计学方法,利用1∶25万的经度、纬度、海拔高度等广西基础地理信息数据,按照1 km×1 km的较高空间分辨率,对低温冷害的相关气象数据进行细网格空间分析推算,结合广西水稻生长发育状况和"寒露风"低温冷害受害指标,实现对广西水稻冷害发生发展及其强度、范围的实时监测预警,并以2010年10月上中旬冷害过程为例检验了监测效果,与冷害实际情况比较相符。     

基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络的预报模型

本文采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis,SSA）方法对原始降水序列重构,并用均生函数（Mean Generating Function, MGF）方法对重构系列构造延拓矩阵,以此作为自变量,原始降水序列作为因变量, 再利用偏最小二乘法提取对因变量影响强的成分作为神经网络的输入因子,原始序列作为输出因子,建立神经网络预测模型.通过对广西全区6月份降水量进行实际建模并与其它方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的偏最小二乘回归神经网络预测模型较好,是一种具有较高应用价值的预测方法.     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(2):主梁损伤预警

为了建立"环境因素归一化"的苏通大桥主梁损伤预警方法,本文对苏通大桥主梁240天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究。分析结果表明,苏通大桥主梁的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性,其特征频带能量比的日平均值,随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200%的变化。在此基础上,采用6次多项式模型对小波包能量谱—温度进行了统计建模,并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别。结果表明,运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对斜拉桥实测小波包能量谱的影响,较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10%的异常变化,适合于苏通大桥主梁的实时在线监测。     

基于Hilbert-Huang变换理论的结构损伤检测

详细介绍了一种适合分析非线性非平稳数据的新方法——Hilbert-Huang变换,并将此方法应用于结构损伤检测。仿真实验是某三层剪切型建筑结构受两种不同地震烈度的地震动激励,结构在此过程中出现的损伤由层间刚度衰减的方法近似模拟,用巴特沃斯低通滤波器对得到的每层加速度数据进行滤波,然后对滤波后的数据进行Hilbert-Huang变换分析,得到其Hilbert谱,并对Hilbert谱进行了分析。结果表明,此方法能有效地提取结构的损伤特征,从而对结构的健康状况做出诊断。     

基于健康监测系统的大跨度多荷载悬索桥的疲劳与可靠度评估(英文)

在过去的几十年,世界各地建立了许多大跨度悬索桥。通常这些桥梁需承受多种动力荷载,尤其是一些处于多台风地区的公铁两用桥梁。为了保证这些大跨悬索钢桥在运营期内的安全和正常使用,有必要以一定的时间间隔进行桥梁的疲劳和可靠度评估。有鉴于此,许多大跨悬索桥都安装了健康监测系统,但是如何运用其进行准确的疲劳评估仍然是一个问题。本文通过结合计算机模拟技术和健康监测系统的测量数据,以香港青马大桥为例,分析了在多荷载作用下的大跨度悬索桥的疲劳和可靠度。同时,作为利用结构健康监测技术进行结构健康状态评估的这一重要研究方向的有益实践,该研究发展了一系列方法用于评估桥梁的疲劳,以及通过考虑存在于结构的物理模型和计算机模拟中的不确定性用以评估疲劳的可靠度。