基于能量耗散及概率统计原理的梁式结构损伤识别研究

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1、分类号：TU3密级：公开UDC：学校代码：10127硕士学位论文论文题目：基于能量耗散及概率统计原理的梁式结构损伤识别研究英文题目：DamageIdentificationofBeamStructureBasedontheTheoriesofEnergyDissipationandProbabilityStatistics学位类别：工学硕士研究生姓名：王崇阁学号：201102087学科(领域)名称：结构工程指导教师：薛刚职称：教授协助指导教师：职称：二〇一四年六月十日内蒙古科技大学硕士学位论文摘要梁式结构是国家基础设施的重要组成部分，由于荷载和环境的作用，

2、其在服役期间不可避免地会出现损伤累积和抗力衰减，影响结构的安全性或耐久性。因此，研究梁式结构的损伤识别问题具有重要的现实意义。目前多数梁式结构的损伤识别方法容易在梁损伤部位的对称位置处引起损伤误判，且研究大多借助数值模拟技术，缺少模型试验对识别结果进行验证。本文基于能量耗散原理和概率统计方法，对简支工字钢梁的损伤识别问题进行了数值分析和试验研究，主要研究内容及得到的结论如下：基于能量耗散原理对简支工字钢梁的损伤识别进行数值研究。结果表明该方法可准确识别出梁内部的单位置和多位置损伤（包括5%的小损伤），并可相对评估损伤程度，但不适用于简支梁支座位置的损伤识别

3、。对简支工字钢梁的损伤识别进行试验研究。通过在梁底受拉区切割裂缝人为设定损伤，分别采用固有频率和单元损伤变量指标对预设损伤进行识别。结果表明固有频率可用于判断损伤的出现，但不能识别出损伤位置，且对小损伤不敏感，两根试验梁深度2mm的损伤引起的固有频率变化率最大值分别为0.06%和0.08%。能量耗散法可对简支梁预设的2mm和4mm的损伤进行定位，并能相对表征损伤程度。对数值模拟得到的模态参数加入测量噪声，考察能量耗散法在噪声下的识别精度。结果表明能量耗散法的损伤识别精度随噪声水平的增加逐渐降低，当噪声达到2%时，该方法已无法准确识别出简支梁内部预设的30%

4、的损伤。将能量耗散法与概率统计理论相结合，利用含有噪声的模态数据，在统计分析模式下对简支梁的损伤进行识别。将识别结果与确定性方法对比，结果表明统计识别法在噪声下的识别精度明显提高。确定性方法在2%的噪声水平下已不适于识别简支梁的损伤，而统计识别法在3%的噪声水平下，利用50个样本仍可识别出简支梁10%的损伤。关键词：能量耗散；概率统计；简支钢梁；损伤识别I内蒙古科技大学硕士学位论文AbstractDuetotheinfluenceofloadandenvironment,beamstructuresinservicewouldinevitablyappea

5、rdamageaccumulationandresistanceattenuation,thiswillimpactthesafetyordurabilityofstructures.Therefore,researchingthedamageidentificationofbeamstructuresisofgreatactualsignificance.Atpresent,themajorityofidentificationmethodsareeasytoarisemisjudgesatthesymmetricpositionofactualdama

6、gesite,andmostoftheresearchisprocessedbythemeansofnumericalsimulation,theidentificationresultsarelackofexperimentalverification.ThispaperconductsnumericalanalysisandexperimentalstudyonthedamageidentificationofsimplysupportedI-beams,basedonthetheoryofenergydissipationandprobability

7、statistics,themaincontentsandcorrespondingconclusionsareasfollows:NumericalstudybasedonenergydissipationisconductedonasimplysupportedI-beam,theresultsindicatethatthemethodofenergydissipationcanlocatethedamagepositionexactlyandevaluatesthelevelrelatively,butdoesnotapplytoidentifyth

8、edamageofmounts.Experimentalstudy