结构损伤识别的虚拟荷载法

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1、汕头大学硕士论文1.2.2.4遗传算法遗传算法是美国Michigan大学的Holland等人于1975年提出的。他根据达尔文进化论中适者生存，优胜劣汰的进化原则来搜索下一代中的最优个体，以得到满足要求的最优解[1]。遗传算法是对生物进化过程中繁殖、杂交和变异的自然选择规律的模拟。结构损伤诊断是一个参数识别问题，它是结构动力学的反问题，可采用最优化方法确定与实测数据最优匹配的参数来获取反问题的解。遗传算法作为一种优化算法，可用在结构损伤评估领域。它主要通过编码、进化、选择、交叉和变异等五种操作来实现。它对优化问题基本上没有限制，对目标函数及约束既不要求连续，也不要求可微，搜索空间遍及解空

2、间。其中隐含着一种并行计算机制，因此容易得到全局最优解，且不易陷入局部极小点。1.2.2.5小波分析法[3]小波分析法是数学理论中调和分析技术发展的最新成果。小波分析的优点在于利用一个可以伸缩和平移的视窗能够聚焦到信号的任意细节进行时域或频域处理，提供多个水平的细节以及对原始信号多尺度的近似，既可看到信号的全貌，又可分析信号的细节，并且可以保留数据的瞬时特性。结构模型在环境的激励下，结构的损伤可以从对应数据进行小波离散后的细节突变上检验出来，这些突变的位置可以精确的指出损伤发生的时刻。1.3目前损伤识别研究中存在的问题经过国内外学者的多年研究，结构损伤识别理论及其在实际应用的研究都取得

3、了长足的进步，但是这些研究还处于起步阶段，与工程实际还有相当的距离。特别是对于高层建筑、桥梁等复杂土木工程结构的损伤检测。目前，在土木工程结构损伤检测中主要存在以下几个问题：一、结构模型误差。由于实际工程结构的复杂性往往使得结构模型不能够准确地反映结构的每一细节，与实际产生偏差。这可能导致损伤检测方法的计算结果误差很大，甚至失效。二、研究实用的损伤判别指标。发展更可靠的损伤判别指标，该指标不会误判及漏判，要实现这个目的，所使用的特征量必须敏感而且能准确测量，这种指标不仅要能够损伤定位，而且能够准确判断结构损伤的程度。三、实测数据不完整。在实际测试过程中，由于实验条件的限制，一般是无法测

4、得完4汕头大学硕士论文整的结构模态信息的，识别研究通常都会面对测试信息不完备的情况。虽然采用模态扩阶或矩阵缩聚法后仍能应用，但必然带来误差，影响损伤检测的能力和效果。四、测量噪声影响。由于诸多因素的影响，测量噪声是无法避免的，使实测数据的采集和处理中产生误差，可能会导致无法得到合理的损伤识别结果。五、由于大型复杂结构实际上都是非线性的，因而非线性问题的识别是结构识别领域中的关键问题，也是难点。六、结构的损伤识别属于典型的反问题，涉及到很多复杂的数学问题，比如解的唯一性、稳定性等。当用传统的系统识别方法处理这些反问题时，有时候容易产生病态的方程或者解的不唯一。1.2.2.4本课题研究的主

5、要内容及方法本文主要研究在未知损伤情况下把实际可测量的应变作为已知数据，通过利用Tikhonov正则化和遗传算法[13]识别结构单元节点的虚拟荷载，根据虚拟荷载法的原理来识别结构的损伤位置，进而识别结构损伤的程度。运用虚拟荷载法，分别对静态荷载结构和动态荷载结构进行损伤识别，并得到满意的结果。本文可分为五章，各章的主要内容如下：第一章，绪论。介绍研究的背景、目的，国内外研究现状及论文的主要研究内容。第二章，含损伤结构的静、动态特性分析。提出一种新损伤模式的杆系梁单元，利用有限元理论中的最小位能原理导出了其刚度矩阵，并建立有限元方程。第三章，提出一种新的损伤识别方法—虚拟荷载法，并利用虚

6、拟荷载法对杆系静力荷载结构进行损伤识别。第四章，基于动力学理论，运用虚拟荷载法对杆系动力荷载结构进行损伤识别。第五章，结论与展望。5汕头大学硕士论文第二章含损伤结构的静、动态特性1.2.2.4前言工程杆系结构大都带裂缝工作，即构件中存在损伤。损伤的存在会改变整个结构的力学性能，影响结构的安全性和适用性。由于损伤会导致结构杆件刚度的减小，因此为了分析方便起见，将含损伤的单元作为变截面杆处理。结构的实际损伤模式一般以分布损伤和裂纹损伤形式存在，在本章中，我们提出的一种新的并且具有很强模拟性的截面损伤模式，不但可以模拟杆系结构的裂纹损伤，还可以模拟一般的分布损伤。基于这种截面损伤模式，我们利

7、用有限元理论导出了杆系结构的单元刚度矩阵和单元质量矩阵，然后对含损伤的杆系结构进行了静、动态特性的分析。1.2.2.5等截面梁单元刚度1.3局部坐标系下同时考虑轴力和弯矩时等截面梁单元刚度矩阵在结构的一般情况中，构件既有轴向位移也有横向位移，其轴向变形和弯曲变形两者都要考虑。如果假定动轴向力并没有大到影响弯曲刚度的程度，那么轴向刚度和弯曲刚度机理之间是非耦合的。因此，只要把式弯曲和轴向变形的刚度合并，即可写出等截面梁单元的综合刚度矩阵。根据杆系