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对损伤部位向量(DLV)法作了简单介绍,并用该方法对钢框架进行了损伤识别和损伤定位。该方法假定结构损伤前后为线性,对结构损伤前后柔度矩阵差进行奇异值分解,将奇异值为零所对应的向量,作为静荷载施加在无损结构的测点位置,则应力为零的单元为可能损伤的单元。对3种不同工况的钢框架进行了振动模态试验,用前3阶模态参数构造框架的柔度矩阵,按照DLV法对其进行了损伤识别,识别结果与已知损伤情况相一致。从测试自由度不完备、噪声和振型质量归一化系数这3个方面对识别效果进行了分析,结果表明:当损伤使结构动力特性有微小改变时,使用该方法不易定位损伤,应结合局部损伤识别方法进行判定;当损伤使结构动力特性有较大改变时,该方法能有效识别损伤的单元。DLV方法概念简单,理论明确,不受结构类型的限制,不需要结构的数学模型和模型缩聚或扩展技术,只需获得结构损伤前后的前几个低阶模态参数,即可识别结构一处或多处损伤,实际应用时可操作性强。 相似文献
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为仅利用结构损伤状态的柔度矩阵对结构进行损伤程度识别,先对损伤状态的均匀荷载面曲率曲线进行最小二乘法拟合。根据曲率曲线差判断结构的损伤位置,对损伤位置的点进行剔除后,再利用未损伤位置上的点进行局部最小二乘法拟合,代替损伤前的均匀荷载面曲率曲线,用于结构的损伤定位与定量。通过一简支梁数值算例,先以理论的二次多项式进行拟合,考虑单损伤和多损伤的情况,进行损伤识别分析,再分析多项式次数、测点数目以及不同噪声水平对损伤定量精度的影响。结果表明:在一定范围内,次数越高拟合误差越小,但差别不明显,采用理论的二次多项式拟合即可满足结构损伤识别要求,无噪声的情况下,测点数目减半不影响损伤识别的精度,该方法具有一定的抗噪声能力。 相似文献
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框架结构损伤识别的改进直接解析法 总被引：1，自引：1，他引：0
在一般直接解析法的基础上进行模态截尾误差的改进,从而大大降低了测量模态数目,而且识别效果也很好,但迭代次数多且收敛比较慢,本文通过改进方程解法来提高其速度。作者将约束最小二乘法迭代迅速的特点和极小最小二乘法搜索寻优功能相结合,提出了一种混合迭代求解方法,改进的方法充分组合了一般方法的搜索能力强和约束最小二乘法求解精度高的优点,从而解决了改进模态截尾误差后迭代收敛慢的问题。通过对五层两跨的平面框架结构进行损伤识别数值模拟分析后表明改进的方程解法是有效的,与一般的方法相比,算法收敛速度明显加快,求解精度明显提高,验证了改进后方法的可行性与准确性。 相似文献
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基于环境激励下结构动力响应信号分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的一个重要环节,目前为止,要得到较为可靠的识别结果仍有一定困难,尤其是模态阻尼比。基于自然激励技术和傅里叶变换的时移特性,提出了一种新的结构模态阻尼比估算方法,通过理论推导和仿真算例验证了该方法的可行性,进而利用一刚构-连续组合梁桥在环境激励下的动力测试数据,通过该方法对其阻尼比进行了识别,并将识别结果与数据驱动随机子空间法的识别结果进行了对比。结果表明:提出的方法可以减轻噪声影响,得到可接受的识别结果,可为大型工程结构阻尼比的识别提供一个方便和有效的途径。 相似文献
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目前对岩溶地面塌陷的研究仍主要在宏观和定性的水平上.偏最小二乘通径模型采用一系列一元或多元线性回归的迭代求解,无需对观测变量做特定的概论分布假设,对样本点容量的要求也十分宽松,不存在模型不可识别的问题,是一种实用和有效的线性统计建模方法.本文在分析武汉市岩溶塌陷影响因素的基础上,基于GIS技术,采用偏最小二乘通径模型对武汉市岩溶塌陷危险性进行了预测.结果表明利用该模型可以取得较好的预测结果,在工程实际应用中有一定的借鉴意义. 相似文献
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为高效准确识别桥梁结构损伤,将深度学习与结构动力特性相结合,提出基于双层深度置信网络的桥梁结构损伤识别方法。首先取结构前3阶竖向振动频率和跨中节点前3阶竖向振动模态位移为参数,将其共同作为首层深度置信网络(DBN)的输入数据对结构的损伤位置进行识别;然后以1阶竖向振动的模态位移差作为参数,基于二层DBN对结构损伤程度进行预测;最后以郑许市域铁路桥梁为例进行验证。计算结果显示,当不考虑误差时,基于双层深度置信网络的结构损伤方法进行识别且结果精确;当噪声程度不超过10%时,定位识别结果准确率达100%;当噪声程度不超过15%时,定量识别结果最大绝对误差限不超过1.15%,识别结果准确;与传统的BP神经网络方法相比,本方法识别精度更高,抗噪性更强。 相似文献
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利用混凝土拱坝地震记录识别的模态参数，可以揭示结构在地震过程中实际动力特性的变化情况，为结构地震反应分析和震后损伤评估提供重要信息。首先对模态识别常用方法的基本原理进行介绍；然后利用龙羊峡拱坝两次地震观测数据，采用"输入—输出"型和"仅考虑输出"型两类方法对大坝模态参数进行识别；最后将获得的模态识别结果与工程经验值和其他学者的研究成果进行对比，以分析评价识别结果的合理性。相关研究成果可为基于地震记录的混凝土拱坝模态参数识别的工程应用提供经验借鉴。 相似文献
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结构参数识别是结构抗震安全性能鉴定和健康诊断的基础,利用地震观测记录来识别结构模态参数,是地震工程领域备受关注的研究课题之一。本文利用实际结构的地震观测记录,对一维、多维和整体ARX模型三种模态参数识别方法进行了对比分析。结果表明：整体ARX模型对多自由度结构的模态参数识别较为稳定且精度较高;实际应用中多维ARX模型有时会导致丢失模态和虚假模态现象。 相似文献
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Morlet 小波用于环境激励下的模态参数识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文分别从卷积和Parseval定理的角度推导了非正交小波变换系数的实用计算方法。在环境激励下以互相关函数代替系统的自由响应数据,给出了基于Morlet小波变换的频率、阻尼比的参数识别方法,重点介绍了基于最小二乘法的振型识别技术。采用2层楼仿真算例和潮白河桥应用实例验证本算法,识别结果表明基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够有效地识别出环境激励下系统的模态参数。 相似文献
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利用最小二乘配置进行地壳形变分析,其结果的合理性关键在于经验协方差函数的拟合.考虑到观测数据存在粗差的情况,提出基于观测值中位数初值的抗差最小二乘配置方法和基于中位参数法的抗差最小二乘配置方法.两种方法首先分别利用观测值中位数给出观测值初始权阵以及利用中位参数法给出最小二乘配置初始解,然后均在给定协方差函数参数初始值的情况下,应用合适的等价权进行抗差估计并通过迭代计算,最终获得稳健的协方差函数参数估值及最小二乘配置解.利用本文提出的两种方法以及传统方法分别对庐山地震的GPS垂直位移数据和意大利L'Aquila地震的InSAR同震位移数据进行处理分析.结果表明:相对传统方法,基于观测值中位数初值的抗差最小二乘配置方法效果更好,更具稳健性. 相似文献
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有限观测信息下的参数识别是结构健康监测领域内的一个热点问题,传统的卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)不能识别结构参数,递推最小二乘法(Recursive Least Square Estimation,RLSE)可用于参数识别,但需已知结构全部响应,为此提出一种基于KF和RLSE的参数联合识别法,该方法首先利用部分自由度上的加速度响应观测值,通过KF估计下一步的系统响应信息,包括速度和位移响应;然后,基于该响应估计信息和当前步的结构参数估计值,根据运动平衡方程,获得下一步的加速度响应估计值;最后,利用已观测的有限加速度响应,获得改进的加速度响应向量,进而基于RLSE获得下一步的结构参数识别值。简支梁数值算例结果表明,该方法能准确识别结构参数,同时能实现系统响应的有效估计。 相似文献
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基于包体岩石物理模型的储层参数地震反演方法面临数学形式复杂、多解性强、适应性差、涉及迭代运算等问题,本文提出一种基于约束最小二乘与信赖域的储层参数地震反演方法.该方法基于储层参数与弹性参数关联岩石物理模型,使用最小二乘方法构建目标函数和信赖域约束全局寻优求解,有效降低了地震反演多解性,极大提高了收敛速度.特别是通过在最小二乘求解中引入垂向约束,有效提高反演结果的抗噪声能力.经过模型测试和实际资料的应用,验证了方法的可行性和适用性. 相似文献
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基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。 相似文献
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利用框架结构的整体振动模态信息进行局部损伤的判别具有明显的局限性。高阶模态逐渐被人们认识并用来进行局部物理参数识别并用来进行损伤判别。本文以弹性地基上独立基础的框架结构底层柱为研究对象,利用增加的质量块对柱子进行局部损伤的制造,利用脉冲锤击法和激振器扫频实验进行高阶模态对比测试,利用PolyMAX模态分析方法进行损伤前后高阶模态的识别,发现了“高灵敏度高阶模态”的存在。最后通过两端约束Euler梁的计算模型,通过高阶模态来识别物理参数以及地基参数,其中物理参数结果具有较好的可靠性。 相似文献
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目前对结构进行损伤识别的方法大多基于结构振动信号的变化而进行，不同振动信号在不同环境下的损伤识别能力各不相同。为验证振动信号在随机环境下的的识别效果，以随机振动理论为基础，针对非线性结构的损伤识别问题，提出了利用结构峰值位移均值进行损伤识别的新方法。该方法不需要结构损伤前的模态参数。通过对两种不同类型非线性结构的数值模拟分析，对该方法进行了验证。结果表明，该方法能够有效识别结构的单处损伤、多处损伤以及损伤程度，充分显示了该指标检测损伤的准确性和敏感性。 相似文献
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《世界地震工程》2017,(1)
提出了一种基于曲线拟合的改进型FDD算法Im CFDD,以加速度自功率谱矩阵的SVD分解得到的主奇异值为对象,推导了主奇异值与模态参数间的关系。推导表明:主奇异值与加速度自功率谱函数是等价的,奇异值可以分解为关于频率ω的分子和分母均为4阶的比值形式。据此建立了求解模态参数的表达式,并给出了迭代拟合算法。所提算法同频域分解算法FDD、增强型的频域分解算法EFDD、曲线拟合频域分解算法CFDD、频域空间分解算法FSDD有着本质的不同,在公式的推导上做了最小的简化,同时考虑了负频率部分和共轭极点部分的贡献,得到的模态参数求解方程是非线性的,需要迭代求解。最后,采用数值模型验证了新算法的有效性。 相似文献
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蓝藻水华暴发前,浮游植物群类结构的变化可通过其指示型色素的浓度变化来反映.为了同时反演叶绿素a、叶绿素b(绿藻门指示型色素)、叶绿素c(硅藻门指示型色素)和藻蓝素(蓝藻门的指示型色素)的浓度,利用偏最小二乘回归构建线性模型,通过2011年太湖实测吸收数据,较为准确地反演了叶绿素a和藻蓝素的浓度;针对无明显优势藻的春季数据集较为准确地反演了叶绿素b和叶绿素c的浓度.相对于经典最小二乘算法,偏最小二乘法在多色素混合的吸收光谱分析上更为有效.通过反演指示性色素浓度来反映藻类的分布,为富营养化湖泊主要藻类时空分布变化的遥感监测提供了一定的理论与技术支持. 相似文献
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为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明：基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。 相似文献