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。     

大跨度偏压隧道受火损伤分析

为探明火灾对大跨度偏压隧道造成的不利影响,依托贵州省某公路隧道工程,基于ANSYS有限元软件分析不同埋深及偏压条件下大跨度隧道结构的最大损伤和相对温度损伤变化规律,并对其温度场分布和应力分布规律进行总结。结果表明:衬砌高温损伤约60 mm,温度影响深度约300 mm,内部温升过程逐渐由曲线变化转变为直线变化;最大损伤深度随偏压角度增加近似呈指数增长变化,而相对温度损伤略有减小,当偏压角度较大时,火灾将成为隧道破坏的诱导因素而非直接因素;最大损伤深度与偏压隧道埋深近似呈抛物线变化,火灾对偏压隧道影响显著,必须采取有效预防措施;随着受火时间的增加,临火侧衬砌混凝土在热膨胀及围岩约束作用下,压应力快速增加,存在较大的压溃风险。     

共生型泥石流对建筑物结构损伤的多尺度分析

为了获得泥石流对建筑物结构损伤情况,提高泥石流下建筑结构损伤检测精确性,针对共生型泥石流对建筑物结构损伤进行多尺度分析。结合LiDAR点云数据和航空摄像数据,提取泥石流灾害建筑物结构相关信息;分析泥石流的冲击机理和地貌形迹。结合实际观测和基础信息,计算泥石流的冲击力和建筑结构最大位移,获得共生型泥石流对建筑物结构冲击作用下的影响因素。利用简化泥石流作用力,对一个二层建筑结构在共生型泥石流冲击下的损伤位移情况进行模拟,设计四种工况,通过不同工况在泥石流下的冲击响应实现结构损伤多尺度分析。结果表明:结构柱产生位移的主要影响因素为泥石流整体作用力,一旦遇到大石块,位移会有增加趋势;建筑结构最大位移和泥石流密度、刚度等因素相关;结构最大位移模拟值与理论值拟合度高;泥石流中比较大的石块为建筑物结构受到损伤的关键因素,可利用减小结构刚度减缓冲击力。     

转筒式钢⁃复合材料套箱防船撞性能研究

转筒式钢?复合材料套箱是一种新型防船撞设施。采用PATRAN软件建立该新型防船撞设施及船舶的精细化有限元模型,并采用LS?DYNA软件进行动力响应分析,基于“分层耗能”的优化思想对该新型防船撞设施进行参数优化,并设置了船舶正撞和15°斜撞两种对比计算工况,选用3000DWT典型代表船舶以4.0 m/s初速度进行数值仿真计算。结果表明：套箱内部竖向和横向板件布置间距为0.8 m、钢板厚度为8 mm时,套箱的船撞力折减率为47.3%,损伤变形量为1.42 m,综合防船撞性能比其他布置形式更优;设置外层护舷层和中间钢结构层不同的厚度比例计算工况,当两者厚度比例为1∶1时,套箱的船撞力折减率为48.9%、损伤变形量为1.27 m、总造价为185万元,在总造价最低的同时其防船撞性能最优;碰撞结束后,正撞工况下船舶的初始动能全部转化为其它形式的能量,而斜撞工况下仍有50%左右的初始动能停留在船舶上、船舶可继续航行,碰撞造成的船艏损伤变形量分别为3.8、0.4 m,则该新型防船撞设施能通过自身旋转拨转船头,大大降低了碰撞造成的船艏损伤程度。     

基于IPSO-BP神经网络的钢丝绳断丝损伤识别模型研究

为解决传统钢丝绳断丝损伤识别方法精度低,BP神经网络陷入局部最优等问题,提出改进粒子群算法（IPSO）的BP神经网络识别模型。通过采集钢丝绳断丝损伤信号,提取缺陷信号特征,用峰值、峰峰值、波宽、波形下面积和波动能量5个特征值组成特征向量作为神经网络的输人,断丝数量作为神经网络的输出;利用改进粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化;建立基于IPSO-BP算法的神经网络模型,用于钢丝绳断丝的定量识别。结果表明:IPSO-BPS神经网络模型的钢丝绳断丝损伤识别精度、泛化能力均高于传统BP神经网络模型,且改进的粒子群算法迭代寻优速度更快。     

地质封存CO_2泄漏对蚯蚓的毒性效应

二氧化碳捕集与封存技术(CO_2 capture and storage, CCS)是当前国际上公认的CO_2减排的有效措施,但封存在地下的CO_2仍然因为各种不稳定因素存在泄漏风险,对土壤环境及土壤生态系统产生威胁。选择赤子爱胜蚓为研究对象,通过模拟高浓度CO_2对蚯蚓形态与生理变化的影响,探究CCS泄漏所产生的土壤高浓度CO_2对蚯蚓的毒性效应。研究表明,土壤高浓度CO_2使蚯蚓出现生殖环带肿大、尾部串珠以及断尾等外部形态变化,皮肤和刚毛受到损伤并且表皮发生褶皱等现象;随着CO_2浓度的增加以及暴露时间的延长,蚯蚓的死亡率不断增加,土壤高浓度CO_2对蚯蚓的7 d和14 d半致死浓度分别为26.39%和17.78%;蚯蚓体腔细胞溶酶体中性红保留时间(NRRT)减少。因此,蚯蚓有望作为监测CO_2泄漏的指示生物,NRRT可作为识别CO_2泄漏的敏感指标。     

化学溶蚀及冻融循环作用下砂岩的力学特性研究∗

选取云南的砂岩作为试验岩样,研究砂岩经过化学溶蚀及冻融循环作用下的力学特性。通过对砂岩在3种水化环境(PH=3的HCl溶液、PH=7的水溶液、PH=12的NaOH溶液)作用后分别进行循环冻融试验,并在不同冻融循环温度 (-20 ℃、-30 ℃、-40 ℃、-50 ℃)作用下对试样进行单轴压缩试验和三点弯曲试验。结果表明：砂岩经过化学溶蚀和冻融循环作用下的劣化损伤模式主要受冻融循环温度及不同水溶液影响,在不同的水溶液中,单轴抗压强度、弹性模量、应力峰值和断裂韧度均随着冻融循环温度的降低而逐渐降低;HCl溶液浸泡后的砂岩损伤变量最大,而在对砂岩有修补作用的NaOH溶液中出现了负损伤的变化。     

科学家称核辐射对人类健康的危害被严重夸大

科学研究发现,每天接受相当于8000次胸透辐射剂量的哺乳动物没有出现任何基因损伤. 据英国《泰晤士报》报道,研究20年前切尔诺贝利核电站灾难造成的影响的科学家称,辐射对人类健康的危害被严重夸大了.     

一种基于动生涡流磁场的钢质管道管体损伤外检测方法

钢质管道缺陷严重影响钢质管道的安全运行，目前大多数钢质管道检测方法效率较低，为提升钢质管道管体缺陷检测效率，提出一种基于动生涡流的管道缺陷高速磁检测方法，并对动生涡流磁场的检测原理进行解释。利用有限元，建立高速磁检测模型，分析动生涡流在管体的分布特点，及其与原磁场的相互作用；分析不同检测位置的磁场分布情况，选取最佳的检测位置。选用适合高速检测的多匝线圈传感器，以提高灵敏度和信号幅值。设计缺陷高速磁检测试验平台，开展不同速度、不同提离高度和不同种类缺陷(盲孔与刻槽)下的检测试验。结果显示：相较于其他检测位置，磁铁后方的动生涡流磁场强度较高，动生涡流磁场分布也较均匀，对缺陷的检测效果最佳，因此选取磁铁后方为检测点；在25 m/s的高速下，该检测方法对设置的几种缺陷仍有良好的检测效果；缺陷信号峰峰值与缺陷宽度、缺陷深度及检测速度均大致成正比；缺陷信号峰峰值与提离高度成指数关系，提离高度越大，峰值越小；缺陷信号峰峰值间距与提离高度大致成正比。综合研究显示，动生涡流磁场的检测方法与其他传统方法相比，在检测速度上有较大优势。     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。