【摘要】：結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別技術(shù)是利用結(jié)構(gòu)系統(tǒng)振動(dòng)的外激勵(lì)或振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)估算出結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù),可用于該結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的損傷識(shí)別、模型修正等工作。但在實(shí)際應(yīng)用中存在外激勵(lì)難以添加、部分識(shí)別參數(shù)需人為指定等問題,無法保證結(jié)果客觀合理。針對(duì)上述問題,本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提出了基于識(shí)別概率直方圖和結(jié)合模態(tài)貢獻(xiàn)度的隨機(jī)減量改進(jìn)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)有效模態(tài)的自動(dòng)識(shí)別;繼而提出有效模態(tài)觀測(cè)批次概念,建立了基于動(dòng)力特性的結(jié)構(gòu)損傷遞進(jìn)識(shí)別算法,可得到高精度的損傷識(shí)別結(jié)果。具體工作及成果如下。首先,在傳統(tǒng)隨機(jī)減量技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中,針對(duì)加速度隨機(jī)減量特征信號(hào)在零點(diǎn)處存在奇異值的問題,提出特征信號(hào)截?cái)嗵幚矸椒?針對(duì)實(shí)模態(tài)提取問題,提出最小距離法,適用于各種類型響應(yīng)下的結(jié)構(gòu)實(shí)模態(tài)提取,抗噪能力強(qiáng)。其次,提出基于識(shí)別概率直方圖的隨機(jī)減量改進(jìn)技術(shù),采用K-means-CP算法,對(duì)不同觸發(fā)條件和參考通道下識(shí)別得到的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行一致性聚類,根據(jù)識(shí)別概率對(duì)虛假模態(tài)進(jìn)行初次剔除;隨后結(jié)合模態(tài)貢獻(xiàn)度概念,提出兩類判定指標(biāo),完成虛假模態(tài)的二次剔除,從而實(shí)現(xiàn)有效模態(tài)的自動(dòng)識(shí)別。最后,根據(jù)含識(shí)別概率的有效模態(tài)結(jié)果,重構(gòu)有效模態(tài)觀測(cè)批次;并基于貝葉斯估計(jì)原理,建立結(jié)構(gòu)損傷因子的識(shí)別遞進(jìn)算法,由有效模態(tài)觀測(cè)批次識(shí)別得到損傷因子的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中,對(duì)比考察了子結(jié)構(gòu)修正指標(biāo)和柔度指標(biāo)的應(yīng)用效果,前者雖然計(jì)算效率高,但穩(wěn)定性較差,后者適用性更強(qiáng)。
【圖文】：

④ ⑤ ⑧ ④ ⑤ ④ ⑤⑨ 復(fù)數(shù)運(yùn)算符。2)和(2-23)代入公式(2-18)，得到相應(yīng)的位移、速度、加 ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ R ⑥ ④ ⑤⑦ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ R ⑥ ④ ⑤⑦ ①④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ R ⑥ ④ ⑤⑦ 特征信號(hào)的單自由度系統(tǒng)下的隨機(jī)減量技術(shù)（RandomDecremen2-1 所示。通過對(duì)于響應(yīng)信號(hào)的預(yù)先分段處理，，形成整體系統(tǒng)的自由衰減振動(dòng)響應(yīng)的一種表達(dá)方式。完整的響應(yīng)始位移 ④ ⑤、初始速度 ④ ⑤、以及外激勵(lì) ④ ⑤構(gòu)成。

圖 2-2 隨機(jī)減量技術(shù)基本原理Fig. 2-2 Principle of Random Decrement Technique選擇時(shí)刻點(diǎn) ，使得每一步長為 τ 的子信號(hào)段起始于同一初始位移 ，上述條觸發(fā)條件（TriggeringCondition）。在假設(shè)隨機(jī)過程是平穩(wěn)且遍歷的前提下，子整體均值被稱為隨機(jī)減量特征信號(hào)（Random Decrement Signature，或 Randonature）。該過程的數(shù)學(xué)表達(dá)式為 ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ 一般來說，自隨機(jī)減量特征信號(hào)與互隨機(jī)減量特征信號(hào)可表達(dá)為 ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤ ④ ⑤
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TU317

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本文編號(hào)：2639135