基于信息融合的结构损伤识别研究

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1、基于信息融合的结构损伤识别研究重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:王华指导教师:郭惠勇副教授兼职导师:储德文高级工程师学位类别:工程硕士(建筑与土木工程领域)重庆大学土木工程学院二O一五年五月StructuralDamageIdentificationResearchBasedonInformationFusionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforProfessionalDegreeByWangHuaSu

2、pervisedbyAss.Prof.GuoHuiyongPluralisticSupervisedbySeniorEng.ChuDewenSpecialty:ME(ArchitecturalandCivilEngineeringField)CollegeofCivilEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2015中文摘要摘要结构在正常使用期间,由于受到各种偶然因素,如地震、狂风、暴雨雪等巨大外部激励作用,会产生不同程度的损伤。即使未受到剧烈的外部作用,结构也会

3、随着使用年限的增加,建筑材料出现老化,导致结构局部发生损伤。当损伤累计到一定程度的时候,结构的三性(安全、适用、耐久)会大大的降低,甚至出现结构坍塌。因此,有必要探寻科学的损伤识别方法来对结构进行健康监测以及检测,以便及时发现结构损伤,并采取有效的加固措施来对损伤进行处理。在此背景下,本文利用优化后的加速度内积向量的方法和模态应变能耗散率方法,结合改进的D-S证据理论,利用信息融合的方法对结构损伤进行识别研究。本文结合结构动力学基本理论,利用结构在随机激励荷载下的结构加速度响应,其互相关函数值在T=0时的值构造了加速度内积向量

4、,在此基础上提出了基于加速度内积向量的结构损伤检测方法,并利用拱桥结构模型进行损伤检测的仿真算例,进行各损伤工况下的损伤识别模拟,并且探讨了不同测量噪声水平对识别结果的影响,最后验证了该方法的可行性及有效性。在此基础上,对加速度内积向量的方法进一步挖掘和创新,利用D-S证据理论,通过对加速度内积向量参考点的二次融合,进一步得到精度更高的结果。与此同时,利用另外一种静态指标模态应变能耗散率来构建结构损伤指标,并用于结构损伤识别,以便后文利用两种结果进行信息融合,并通过拱桥结构仿真算例取得了良好的结果,验证了信息融合方法的有效性和

5、可靠性。针对D-S证据理论在处理高度冲突证据时存在的问题,结合前人的研究成果,把证据间的冲突系数K进行改进和优化,对证据距离函数和经典冲突系数K作加权处理,以此对D-S证据理论进行改进。最后利用改进后的D-S证据理论,将模态应变能耗散率的损伤识别数据和改进后加速度内积向量损伤识别数据进行信息融合,将加速度内积向量和模态应变能两种非同源的信息进行融合,极大的提高了损伤识别的精度和信任度,同时也验证了本方法的可行性和有效性,在损伤识别领域有着很大的应用前景。关键词:模态应变能耗散率加速度内积向量结构损伤识别D-S证据理论I英文摘要

6、ABSTRACTOwingtotheinfluenceofsuddenfactors,suchasthehurricanes,theearthquake,themudslides,theblizzardandsoon,differentdegreesofdamagewillbehappened.Evenifitdoesn’toccur,thestructurewillbeagingwiththeincreaseofservicelife,whichwillleadtothedamageofthestructure.Whenth

7、edamageisaccumulatedtoacertainextent,thesafetyofthestructure,theapplicabilityandthedurabilitywillbegreatlyreduced.What’sworse,thewholestructuremaybeappeartobefailure.Therefore,it’simportanttotakesomescientificmethodtofindthedamagelocationandtheextentofdamage,andthen

8、takesomeactionstoensurethesecurityoflifeandstructure,minimizedamageandavoiddisaster.Sothedamagedetectionfortheexistingstructureisagreaturg

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