本文關(guān)鍵詞：基于柔度差曲率法與遺傳算法結(jié)合的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：橋梁存交通運輸系統(tǒng)具有十分重要的作用,保址橋梁結(jié)構(gòu)的安全性赴交通運輸領(lǐng)域面臨的重大問題。由于各種原㈧,橋梁的擬傷時不可避免的。橋梁結(jié)構(gòu)的損傷如果不及時修復,一旦橋梁發(fā)生破壞,會對國民經(jīng)濟和人民的牛命安全產(chǎn)生嚴重的后果,因此對橋梁結(jié)構(gòu)進行損傷識別研究,具有重要的意義：本文利用振動測試的模態(tài)參數(shù),基于柔度差曲率法和遺傳算法相結(jié)合的方法,進行橋梁結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度的識別。本文共分四章。第一章為緒論,首先介紹了橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的背景和意義,然后對結(jié)構(gòu)損傷識別理論和損傷識別方法做了簡介,最后闡述了了本文研究過程和研究內(nèi)容。第二章介紹了柔度差曲率法的基本理論,并用該方法進行損傷位置識別,研究了該方法的損傷識別性能。在結(jié)構(gòu)相對柔度越大的地方,損傷識別效果越好,支座處單元損傷則無法識別：僅用低階模態(tài)就能很好識別損傷位置,增加模態(tài)階數(shù)對損傷識別效果改進不大；該方法進行損傷識別時抗噪性能不好。第三章使用轉(zhuǎn)角模態(tài)曲率法進行損傷位置識別,該方法可以識別出支座處單元損傷,彌補了柔度差曲率法的缺陷；該方法的抗噪性能要優(yōu)于柔度差曲率法。第四章介紹了遺傳算法基本原理,依據(jù)柔度差曲率法理論建立了遺傳算法目標函數(shù),使用matlab編制遺傳算法程序計算結(jié)構(gòu)損傷程度。計算結(jié)果與實際損傷程度吻合較好,隨著損傷單元的增加,計算時間增加很多,計算準確度變差,損傷識別更困難。對于多處單元連續(xù)損傷,柔度差曲率法不能很好的識別損傷位置,將疑似損傷單元納入損傷單元,用遺傳算法進行計算,可以近似判斷出單元是否損傷以及損傷程度。
【關(guān)鍵詞】：損傷識別 模態(tài)參數(shù) 柔度差曲率法 遺傳算法
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U446
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8
• 1.1 橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的意義8-16
• 1.2 橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的基本理論10-11
• 1.2.1 損傷的定義10-11
• 1.2.2 損傷識別的目標11
• 1.3 橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的的方法11-15
• 1.3.1 基于固有頻率變化的損傷識別法12
• 1.3.2 基于振型的損傷識別法12-13
• 1.3.3 基于應變模態(tài)的損傷識別方法13
• 1.3.4 基于剛度矩陣和柔度矩陣的損傷識別方法13-14
• 1.3.5 基于計算機智能的損傷識別方法14
• 1.3.6 基于小波分析的損傷識別方法14-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容15-16
• 2 基于柔度差曲率法的結(jié)構(gòu)損傷位置識別法16-33
• 2.1 柔度差曲率法的基本原理及公式推導16-18
• 2.2 結(jié)構(gòu)損傷位置識別數(shù)值仿真分析18-30
• 2.2.1 簡支梁的損傷定位識別18-22
• 2.2.2 三跨連續(xù)梁的損傷定位識別22-27
• 2.2.3 無鉸拱的損傷定位識別27-30
• 2.3 柔度差曲率法的抗噪性分析30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 3 基于轉(zhuǎn)角模態(tài)曲率法的損傷位置識別法33-38
• 3.1 單處損傷和多處損傷識別33-35
• 3.2 支座處損傷識別35-36
• 3.3 抗噪性分析36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 4 基于遺傳算法的損傷程度識別38-53
• 4.1 遺傳算法基本原理與方法38-45
• 4.1.1 遺傳算法特點39-40
• 4.1.2 遺傳算法的理論依據(jù)40
• 4.1.3 遺化算法的基本步驟40-45
• 4.2 目標函數(shù)的建立45
• 4.3 柔度修正及誤差處理45-47
• 4.4 剛度矩陣的縮聚47-49
• 4.5 計算過程及結(jié)果討論49-52
• 4.5.1 單處單元損傷程度識別49-50
• 4.5.2 多處單元損傷程度識別50-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論與展望53-55
• 參考文獻55-58
• 致謝58-59
• 附錄 連續(xù)梁損傷程度識別遺傳算法程序59-63

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