【摘要】：工程結(jié)構(gòu)在長期服役過程中,不利環(huán)境、超載、腐蝕或其他意外等因素均可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的損傷。為避免損傷積累導(dǎo)致重大安全事故,需要對結(jié)構(gòu)進(jìn)行健康監(jiān)測和安全評估。因此,作為健康監(jiān)測系統(tǒng)的核心技術(shù),開展結(jié)構(gòu)損傷識別方法的研究對保障結(jié)構(gòu)安全運(yùn)行具有重大意義。目前,基于結(jié)構(gòu)的時程響應(yīng),利用卡爾曼濾波類方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷參數(shù)的最優(yōu)估計是一種常用的損傷識別方法,可以得到最小方差意義下的損傷最優(yōu)估計(或次優(yōu)估計)。但是,卡爾曼濾波類方法一般假設(shè)噪聲為滿足某一定概率分布的隨機(jī)噪聲(如高斯噪聲)。當(dāng)實際觀測的噪聲不能嚴(yán)格滿足假設(shè)的概率分布,或者缺乏足夠的信息來確定概率分布時,損傷識別效果會顯著降低。因此,具有未知但是有界的非概率噪聲模型(UBB噪聲)更適合于實際工程應(yīng)用。對于UBB噪聲,外包橢球擴(kuò)展集員濾波(EEOB-SMF)是一種有效區(qū)間型狀態(tài)估計算法;本文通過對外包橢球擴(kuò)展集員濾波算法的擴(kuò)展和改進(jìn),對結(jié)構(gòu)損傷識別問題進(jìn)行了研究,具體研究內(nèi)容如下:(1)將結(jié)構(gòu)狀態(tài)和損傷參數(shù)共同作為系統(tǒng)狀態(tài)向量,利用集員思想,將過程噪聲和測量擾動等不確定性因素處理為UBB噪聲,并將非線性函數(shù)線性化誤差歸并入過程噪聲橢球,提出了擴(kuò)展的EEOB-SMF損傷識別算法。通過數(shù)值仿真算例和實驗研究實現(xiàn)結(jié)構(gòu)的損傷識別。進(jìn)而通過多自由度剪切模型和梁式結(jié)構(gòu)的強(qiáng)迫振動信號反演,重點分析了在不同工況下EEOB-SMF損傷識別算法效果以及不確定程度對算法的影響;通過具有空間特性的板梁橋自由振動信號反演,重點探究了空間分區(qū)以及測點分布對識別效果的影響;最后,利用不同自由度、不同損傷位置與程度的框架結(jié)構(gòu)實驗,進(jìn)行了擴(kuò)展EEOB-SMF算法的實驗驗證研究。實驗結(jié)果表明了算法在不同的損傷工況下都能準(zhǔn)確的估計結(jié)構(gòu)運(yùn)動狀態(tài),且能準(zhǔn)確指示結(jié)構(gòu)損傷位置與損傷程度。(2)利用擴(kuò)展集員濾波算法進(jìn)行損傷識別時,通常預(yù)先假設(shè)包含線性化誤差的噪聲橢球。當(dāng)噪聲橢球的不確定性范圍設(shè)定不準(zhǔn)確時,算法的穩(wěn)定性和識別精度會受到影響。為了解決非線性系統(tǒng)損傷識別過程中的線性化誤差定界問題,針對UBB噪聲,本文提出改進(jìn)的外包橢球擴(kuò)展集員濾波損傷識別算法。首先,將單元剛度折減因子引入系統(tǒng)的狀態(tài)向量中,與模態(tài)坐標(biāo)及其時間導(dǎo)數(shù)組成系統(tǒng)的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)向量,將各種不確定性因素處理為UBB噪聲;其次通過引入響應(yīng)面方程,將結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)關(guān)于損傷參數(shù)的方程顯式化,同時采用非梯度的最優(yōu)化方法自動估計線性化誤差界限;最終通過集員濾波的時間更新和觀測更新過程,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷參數(shù)可行集的估計。彈簧質(zhì)點模型和簡支梁模型的算例分析表明在未降低算法穩(wěn)定性的同時,所提出的識別算法能獲得線性化誤差的緊致邊界,從而有效提高了算法的自適性,更利于實際應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TU317
【圖文】：

（a）第 1 階（豎向彎曲） （b）第 2 階（扭轉(zhuǎn)）圖 3.17 振型圖3.2.3.1 不同工況下的損傷識別首先，需要對板梁橋進(jìn)行分區(qū)，并安放測點。在 3.2.2 節(jié)時將簡支梁進(jìn)行單

而空間結(jié)構(gòu)則從橫向和軸向進(jìn)行劃分。如圖3.18 所示，將橋梁劃分為 10 個分區(qū)，每個區(qū)長 4m，寬 2m，向每個分區(qū)布置兩個測點，共 20 個測點，獲得它們的前三階豎向模態(tài)信息。同時設(shè)置了兩種不同的損傷工況，單損工況和多損工況，如表 3.6。圖 3.18 分區(qū)和測點示意圖表 3.6 損傷工況- 單損傷工況一 多損傷工況二損傷單元

圖 3.26 測點安放示意圖以多損工況為例，圖 3.27 表示了添加 1%均勻噪聲的 100 次的識別結(jié)果。從中可以看出識別結(jié)果較為穩(wěn)定，均可以指示損傷的程度。在有損單元最大的誤不會超過 22%。圖 3.28 表示了 100 次均值的識別結(jié)果�？梢詮膱D中看出，在種分區(qū)情況下，EEOB-SMF 依然可以指明損傷單元的損傷位置和確定損傷程

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本文編號：2800896