【摘要】：近年來，基于結(jié)構(gòu)振動(dòng)的損傷識(shí)別得到了快速的發(fā)展，其中基于損傷前后柔度矩陣變化的損傷識(shí)別方法被認(rèn)為是具有較大發(fā)展前景的方法之一。損傷定位向量（DLVs）法是基于柔度矩陣的一種損傷識(shí)別方法，它通過計(jì)算一組特定的向量，將這組向量當(dāng)做荷載施加在無損結(jié)構(gòu)上，則損傷單元處的應(yīng)力為零或較小值。損傷定位向量為結(jié)構(gòu)損傷前后柔度矩陣差的零空間向量。損傷定位向量方法不依賴于結(jié)構(gòu)類型，，并且適用于多損傷情況，因此相對(duì)于其他方法具有較大的優(yōu)勢。當(dāng)然，這種方法只適用于損傷前后均為線性體系的結(jié)構(gòu)。 本文從損傷定位向量的稀疏性出發(fā)對(duì)損傷定位向量方法進(jìn)行了研究。首先，我們從損傷定位向量的稀疏性出發(fā)分析了損傷定位向量的特質(zhì)，采用最新發(fā)展的p（p2）范數(shù)來衡量損傷定位向量的稀疏性。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于損傷定位向量而言，稠密的損傷定位向量要優(yōu)于稀疏的損傷定位向量�；诖耍覀兲岢隽诵碌膿p傷定位向量選擇方法。將新方法與原方法進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)新方法對(duì)損傷的定位結(jié)果優(yōu)于原方法，同時(shí)預(yù)測新方法在噪聲環(huán)境下能夠減少損傷誤判。 本文進(jìn)一步提出了采用稀疏性恢復(fù)算法來求解具有稀疏特征的損傷定位向量的方法，而不再通過奇異值分解（SVD）來獲得�；贒LVs所期望具備的性質(zhì)，采用非稀疏的損傷定位向量對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷定位，對(duì)一個(gè)桁架模型進(jìn)行了數(shù)值模擬和對(duì)一個(gè)框架模型進(jìn)行了試驗(yàn)研究，驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)方法的有效性和對(duì)其性能的猜測。損傷定位向量新選擇方法由于避免了原方法中將各個(gè)損傷定位向量施加在結(jié)構(gòu)上進(jìn)行靜力分析來確定篩選標(biāo)準(zhǔn)的麻煩，因此該方法在應(yīng)用上更加簡便和實(shí)用。
[Abstract]:In recent years, the damage identification based on structural vibration has been developed rapidly, among which the damage identification method based on the change of flexibility matrix before and after damage is considered as one of the methods with great development prospects. The damage location vector (DLVs) method is a damage identification method based on the flexibility matrix. By calculating a set of specific vectors and applying the vector as a load on the lossless structure, the stress at the damage element is zero or small. The damage location vector is the null space vector of the flexibility matrix difference before and after damage. The damage location vector method does not depend on the structure type and is suitable for multiple damage cases, so it has a great advantage over other methods. Of course, this method is only suitable for structures with linear systems before and after damage. In this paper, the damage location vector method is studied based on the sparsity of the damage location vector. Firstly, we analyze the characteristics of damage location vector from the sparsity of damage location vector, and use the newly developed p (p2) norm to measure the sparsity of damage location vector. It is found that the dense damage location vector is superior to the sparse damage location vector for the damage location vector. Based on this, we propose a new damage location vector selection method. Comparing the new method with the original method, it is found that the new method is superior to the original method in locating the damage, and the new method can reduce the damage misjudgment in the noise environment. In this paper, we propose a sparse recovery algorithm to solve the damage location vector with sparse characteristics, instead of using singular value decomposition (SVD) to obtain it. Based on the properties expected by DLVs, a truss model is numerically simulated and a frame model is tested by using a non-sparse damage location vector. The effectiveness of the proposed improved method and its performance are verified. Because the new selection method of damage location vector avoids the trouble of applying each damage location vector to the structure to determine the selection criteria, the method is more convenient and practical in application.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TU317

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本文編號(hào)：2339965