基于小波变换的平台结构损伤辨识方法研究

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1、基于小波变换的平台结构损伤辨识方法研究Studyondamageidentificationmethodofplatformstructurebasedonwavelettransform学科专业：船舶与海洋工程作者姓名：武海斌指导教师：黄焱教授天津大学建筑工程学院2017年11月摘要海洋平台作为海洋石油勘探开发的关键装备，在长期服役过程中始终处在恶劣的环境条件下，逐渐产生损伤并不断累积，降低了平台海上作业的安全性。因此，为了确保平台安全作业，及时辨识损伤的产生、定位损伤产生的位置及程度变得尤为重要。对

2、结构进行实时的健康监测已成为国内外学者关注研究的重要课题。然而，海洋环境具有复杂性和多变性，在现实中环境因素与平台结构损伤的影响耦合在一起，难以对结构损伤状态实现有效的辨识。因此需探索相应的方法分步对环境因素和结构损伤进行辨识。在上述背景下，本文基于小波分析的信号处理手段，采用数值模拟的方法，对某在役导管架平台的动力响应进行了深入的分析和探讨。本文先用小波包变换方法对结构响应进行了简单的算例分析，结果发现小波包分析方法对于环境因素的辨识不具有确定性的敏感性，而对结构的损伤状态有较为直观的反映。在此基础上

3、，本文先从规则波浪条件下建立环境条件和结构损伤的分步辨识方法，继而在随机波浪条件下对方法进行修正和适用性验证。分析结果表明：结构响应的傅里叶变换频谱分析方法可以用于识别波浪环境条件；结构响应信号的小波包分解方法可以用于识别结构的损伤程度。在现实随机波浪条件下，傅里叶变换的频谱零阶矩可以有效识别波浪谱参数，小波包变换方法在随机波浪条件下同样可以有效识别结构的损伤程度。关键词：小波包分析，海洋平台，健康监测，损伤识别，数值模拟IABSTRACTAsakeyequipmentforoffshoreoilexp

4、lorationanddevelopment,theoffshoreplatformhasalwaysbeenunderharshenvironmentalconditionsduringitslongservicelife,graduallygeneratingandaccumulatingdamagesandreducingthesafetyofplatformoperations.Therefore,inordertoensurethesafeoperationoftheplatformandid

5、entifythedamageintime,itisparticularlyimportanttolocatethedamagedlocationanddeterminetheextentofthedamage.Thereal-timehealthmonitoringofthestructurehasbecomeanimportanttopicthatscholarsathomeandabroadpaycloseattentionto.However,themarineenvironmentiscomp

6、lexandchangeable.Inreality,theenvironmentalfactorsarecoupledwiththedamageoftheplatformstructure,makingitdifficulttoeffectivelyidentifystructuraldamage.Therefore,correspondingmethodsshouldbeexploredtoidentifytheenvironmentalfactorsandthestructuraldamagere

7、spectively.Undertheabovebackground,thispaperanalyzesanddiscussesthedynamicresponseofacertainjacketplatforminservicebymeansofnumericalsimulationbasedonthesignalprocessingmeansofwaveletanalysis.Inthispaper,asimpleexampleanalysisofthestructureresponseiscarr

8、iedoutbywaveletpackettransform.Theresultsshowthatthewaveletpacketanalysismethodisnoteffectivefortheidentificationofenvironmentalfactors,butmoreintuitivelyreflectsthedamagestatusofthestructure.Onthisbasis,astep-by-stepident