土木結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)使用年限通常高達(dá)幾十年,橋梁結(jié)構(gòu)甚至超過百年,但在結(jié)構(gòu)自身缺陷及外部荷載作用下,有些結(jié)構(gòu)往往達(dá)不到設(shè)計(jì)使用年限即出現(xiàn)破壞或倒塌,因而有必要對結(jié)構(gòu)在使用期進(jìn)行損傷識別,以及時發(fā)現(xiàn)病害、預(yù)防重大安全事故。傳統(tǒng)損傷識別方法的對象為整體結(jié)構(gòu),但受建設(shè)用地的制約及建造技術(shù)的快速發(fā)展,土木結(jié)構(gòu)逐漸趨于大型化和復(fù)雜化,所以需安裝大量的傳感設(shè)備才能獲取整體結(jié)構(gòu)的靜、動力響應(yīng),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的損傷識別,這不但降低了識別效率,且經(jīng)濟(jì)性較差,不利用損傷識別的推廣應(yīng)用。大量災(zāi)害調(diào)查表明,對于大多數(shù)的大型結(jié)構(gòu)而言,早期的損傷往往出現(xiàn)在關(guān)鍵的局部部位或構(gòu)件上,如能針對這些關(guān)鍵部位或構(gòu)件進(jìn)行損傷識別,則能大大降低損傷識別所需的代價。因此,本文通過引入基于局部模態(tài)的約束子結(jié)構(gòu)以及柔度擾動法損傷識別理論,提出了基于柔度擾動法的約束子結(jié)構(gòu)損傷識別方法,并通過簡支梁、鋼桁架數(shù)值模型以及實(shí)驗(yàn)框架結(jié)構(gòu)驗(yàn)證該方法的適用性。論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:(1)在子結(jié)構(gòu)與整體結(jié)構(gòu)連接處添加虛擬約束支座,通過布設(shè)在約束支座處及子結(jié)構(gòu)內(nèi)部的傳感器獲得子結(jié)構(gòu)的局部模態(tài)信息,并引入虛擬約束支座處位移為零的前提條件,基于力學(xué)原理推導(dǎo)了子結(jié)構(gòu)的柔度矩陣,實(shí)現(xiàn)子結(jié)構(gòu)與整體結(jié)構(gòu)的分離。(2)將子結(jié)構(gòu)柔度進(jìn)行特征值分解,采用分解后的特征值作為損傷識別特征指標(biāo),提出了柔度擾動損傷識別方法。數(shù)值算例結(jié)果表明:在三種損傷工況下,所提方法均能準(zhǔn)確定位損傷位置,且損傷程度的識別誤差不超過5%,具有較高的損傷定位能力以及識別精度。所提方法無需迭代計(jì)算,實(shí)用性較好。(3)在實(shí)驗(yàn)室搭建三層兩跨鋼框架結(jié)構(gòu),分別選取框架結(jié)構(gòu)中的單桿和第三層作為子結(jié)構(gòu),并采用切割桿件的方式模擬損傷。采用所提子結(jié)構(gòu)損傷識別方法的計(jì)算結(jié)果顯示:將單桿作為子結(jié)構(gòu)時,三種不同損傷程度的識別誤差均低于6%;采用某層作為子結(jié)構(gòu)時,三種不同損傷程度的識別誤差均低于10%。這表明本文方法能夠滿足實(shí)際的工程需要,為今后推廣應(yīng)用提供了理論支撐。
【學(xué)位單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TU317
【部分圖文】：

大型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使用年限均在幾十年、百年以上，在結(jié)構(gòu)外部因素（如環(huán)境侵蝕等）和結(jié)構(gòu)內(nèi)部因素（如材料老化、構(gòu)件疲勞損傷等）的共同作用下，將會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)出現(xiàn)材料性能退化、疲勞累積等不可避免且不可逆的損傷，甚至?xí)霈F(xiàn)結(jié)構(gòu)倒塌的情況，如圖 1.1 所示。在這個背景下，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(Structural Healthy Monitoring)隨著大型結(jié)構(gòu)的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生并逐漸成為土木領(lǐng)域的一個重點(diǎn)研究方向。而損傷識別作為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)，一直受到全世界學(xué)者和工程界的關(guān)注。(1) 2001 年四川省宜賓市南門大橋 (2) 2004 年四川省成都市三渡水大橋

的最上層為子結(jié)構(gòu)并設(shè)置不同位置的不表 4.1 單柱結(jié)構(gòu)工況預(yù)設(shè) 4.1 Substructure condition setting of one colum元損傷 ⑴ ⑵況 1 1況 2 3況 3 6表 4.2 三柱結(jié)構(gòu)工況設(shè)置.2 Substructure condition setting of three colum⑵ ⑶ ⑷ ⑸ ⑹ 20%20% 30%20% 30%

圖 4.4 加速度響應(yīng)采集裝置Figure 4.4 Acceleration response acquisition apparatus態(tài)識別方法采用的是基于隨機(jī)子空間理論的模態(tài)識別方法（Stochason-SSI）。隨機(jī)子空間方法是一種較為先進(jìn)的時域模態(tài)識別方提出，相對于頻域模態(tài)識別方法，直接采用測試的時程響應(yīng)留了結(jié)構(gòu)的響應(yīng)信息，有效避免了泄露誤差和柵欄效應(yīng)，別方法更高。說，隨機(jī)子空間模態(tài)識別方法按照計(jì)算過程的不同可分為驅(qū)動的隨機(jī)子空間識別方法(Data-SSI)以及基于協(xié)方差驅(qū)動(Cov-SSI)。兩者的基本原理是一致的，以線性系統(tǒng)的最小利用 Hankel 矩陣與系統(tǒng)的可觀性、可控性矩陣之間的特殊及輸出矩陣，再基于狀態(tài)空間識別實(shí)際結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。空間識別方法由測得的響應(yīng)信號構(gòu)造 Hankel 矩陣，通過將

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2821267