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1.
基于BP神经网络的空间索杆结构节点损伤识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对某实际空间索杆结构的节点损伤现象,采用BP神经网络与基于振动的损伤识别两步法对其进行了识别研究,即首先确定可能发生节点损伤的子区域,在此基础上利用对应子区域的子网络识别出具体的损伤位置和程度。识别过程中采用两个杆单元模拟发生节点损伤的杆件,用抗弯刚度降低的端部短杆单元模拟节点损伤。研究表明,虽然空间索杆结构的动力性能较为复杂,但基于结构固有频率和模态位移的组合指标对节点损伤仍较为敏感,利用它们进行节点损伤识别是有效的。 相似文献
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桅杆结构竖向杆件损伤位置识别的时域方法 总被引：1，自引：0，他引：1
桅杆结构在工程上应用广泛,但破坏事故时有发生,竖向杆件是其损伤发生的主要部位之一。由于桅杆结构具有强非线性,已经发展得比较完善的基于频域的损伤识别方法不适用于桅杆结构,对其进行损伤诊断成为一大难题。本文利用桅杆结构长细比大、柔性强的特点,探讨了竖向杆件刚度变化与节点水平位移响应的关系,并提出了基于水平位移时程响应的竖向杆件损伤位置识别的指标,说明了竖向杆件损伤的时域识别步骤,通过几个数值算例证明该指标能对损伤的竖向杆件位置准确地进行识别,最后,分析了信号测量噪声对识别指标的影响。 相似文献
3.
基于小波包分解和模糊聚类的网格结构损伤诊断方法 总被引：4，自引：1，他引：3
本文针对网格结构的特点,利用其在快速正弦扫频激励下的动力响应,基于小波包分解频带能量分析和模糊聚类法,提出了一种适合于网格结构的损伤诊断方法。利用两个传感器损伤信息的联合诊断,有效地解决了使用一个传感器无法检测出对称损伤的难题。利用有限元模拟,应用上述方法对一单层球面网壳结构进行了损伤诊断。结果表明,对网壳杆件较小程度的损伤,子频带能量成分变化敏感,用其构造诊断向量和建立损伤样本库,并进行模糊聚类和目标识别,基本可以正确地识别出网壳杆件的损伤位置和程度。同时该方法测试时间短,使用设备少,有可靠的理论基础,具有一定的工程应用参考价值。 相似文献
4.
甘肃雅丹地貌观光塔的一层塔座外观奇特,选用了不规则的双层钢网格结构作为其一层的屋盖。本文利用大型通用有限元分析软件ANSYS和空间网格结构计算机辅助设计软件(MST2010)分别对雅丹观光塔不规则双层网格钢屋盖结构进行了地震作用非线性时程分析以及风荷载作用分析;根据分析结果初步得到结构的关键杆件,并假设部分杆件受损对结构进行剩余承载力损伤评价。结果表明,不规则网格钢屋面不仅能够很真实地体现出建筑外观,而且还具有传统规则形式空间结构优良的抗震性能和抗风性能,结构设计满足要求;假设结构部分杆件出现损伤后,通过结构剩余承载力评价的方法能够找出结构的关键杆件,为后期的施工与使用提供指导。 相似文献
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曲率模态小波法用于网壳结构损伤的识别和定位 总被引：1，自引：0，他引：1
工程结构损伤的识别与定位研究以往主要针对梁、框架等结构形式,根据大跨度空间结构杆件和节点繁多等特点,提出用曲率模态和小波混合方法对空间结构的损伤进行识别和定位.以跨度100 m的Schwedler网壳结构损伤前、后的曲率模态作为标识量,分别通过离散和连续小波变换,判断网壳结构有无损伤和损伤位置,统计了小波系数差与结构损伤的图形关系,计算了各种损伤工况下该方法判断损伤的准确程度.结果发现基于曲率模态和小波方法的大跨度网壳结构损伤定位精度很高,充分证明该方法对此类结构损伤定位具有有效性和实用性. 相似文献
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采用阻尼杆件替代双层网壳结构中的部分下弦杆件,既不改变原结构的网格形式,又对其进行有效的减振控制。在ANSYS软件中建立粘弹性阻尼杆件的数值模型,采用阻尼杆件对网壳部分下弦杆件进行替换,建立网壳减振结构数值模型;分别采用8种阻尼杆件替换方式对结构进行控制,进行结构的三维地震作用分析,在三种常用II类场地地震作用下考察替换杆件布局对结构控制效果的影响。研究表明:阻尼杆件布局方式对结构动力响应的控制效果有较大影响,合理布置阻尼替换杆件可以有效降低结构最大节点位移、最大节点加速度、最大杆件轴力等响应,控制效果可以达到20%～30%。 相似文献
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《地震工程与工程振动》2021,41(4)
传统结构损伤识别需对采集数据进行分析,提取相应特征进行损伤诊断。特征提取过程需消耗大量的计算成本,无法满足结构健康监测在线损伤识别的需求。为提高损伤识别的计算效率和自动化程度,提出基于一维卷积神经网络的结构损伤识别方法,其特点是可以直接从原始振动信号中自主学习损伤特征,并准确快速地识别结构的损伤位置和损伤程度。采用简支梁数值模型和IABMAS BHM Benchmark数值模型验证所提方法的有效性。数值结果表明:所建立的一维卷积神经网络模型能够准确识别结构的损伤位置和损伤程度,具备一定的抗噪性能,整体模型收敛快,对单条样本测试延迟低。设计了钢框架结构损伤识别试验,采用所提方法对框架结构的损伤情况进行了识别。分析结果表明:所提方法可准确识别结构损伤程度及损伤类别,测试集准确率为100%,验证了方法在实际结构损伤识别的应用可行性。 相似文献
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高耸塔架结构节点损伤基于神经网络的两步诊断法 总被引：15，自引：1，他引：15
本文针对高耸钢塔架结构的损伤特点，建立了具有节点损伤的有限元模型，提出了一种分层神经网络两步诊断法：第一步，由基于区域残余力理论的第一层神经网络进行结构损伤区域的初诊；第二步，由基于应变模态理论的第二层神经网络进行损伤区域内的具体损伤节点位置和程度的诊断。对一平面塔架结构的数值仿真分析表明：本文提出的损伤诊断方法的结果是令人满意的。 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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12.
混凝土框架模型结构参数的识别 总被引：2，自引：1，他引：1
框架结构是常见的建筑结构形式,也是结构损伤诊断的主要研究对象之一。本文以钢筋混凝土框架结构模型的振动测试数据为基础,采用灵敏度分析方法,对结构的物理参数进行识别。有限元分析中,考虑框架结构的节点转动,采用静凝聚方法得到结构刚度矩阵。参数识别结果表明,对于不同的固有频率和振型的测试信息组合所识别的物理参数有所不同。根据已知的概率分布,利用MonteCarlo方法,将模态参数的不确定性传递给物理参数,得到了物理参数的不确定性。 相似文献
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基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法 总被引：10，自引：2，他引：8
针对传统的基于地震烈度的建筑物震害预测方法的不足,本文以地震动峰值加速度作为建筑物震害预测的地震动指标,结合几次大地震中多层砖房的震害实例,提出了一种基于BP神经网络模型的建筑物震害预测方法,模型的输入为反映结构抗震性能的各类物理参数,输出为给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率。研究表明:基于BP网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,本文的思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。 相似文献
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C. Hoff 《地震工程与结构动力学》1989,18(6):875-887
An a priori, analytical model in system identification of vibrating structures is improved by input and output measurements with least square fitting. The structure is modelled by the finite element method. Finite element models usually need a large number of degrees of freedom to simulate a small number of lower spectrum eigenfrequencies with accuracy. The large finite element model is reduced to a subspace of significant eigenfrequencies. The size of the subspace is chosen with regard to the frequency content of the measured data and the accuracy of the large analytical model. An identification method is formulated for the large analytical model. This procedure improves system parameters in the matrices of the large model by measured input and output data with a least square functional. The objective function is consistently reduced, so that the whole identification procedure can be performed in the small subspace. The proposed reduction method permits very large and accurate analytical models to be used, and it decreases the computational cost of the identification procedure significantly. The computational efficiency is demonstrated on an in situ experiment of a radar tower. 相似文献
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用于结构健康诊断的动静结合法及其试验验证 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了一种用于梁式结构的健康诊断方法,该方法以具有较高测试精度的低阶模态参数和静力测试参数为损伤识别量,适用于本构相同的多个结构或构件的健康诊断.具体实施中只选取少量结构作为样本,对其进行静、动力的联合测试,以获得静力、动力参数间的数学回归关系,依此关系对其余的结构仅通过动力测试便可获得等效于静力加载法的健康诊断效果.以12个不同损伤程度的钢桁架结构为试验对象,对其静、动参数的相关性进行了研究.结果表明,桁架的静力刚度和一阶固有频率与桁架的损伤程度密切相关,二者可作为标识桁架损伤的静、动参数.静、动参数对桁架的损伤程度指示明确,规律是损伤越大,静、动参数值越小.采用最小二乘法建立了桁架静、动参数间数学关系式,说明梁式结构的静、动参数密切相关,动静结合法可行. 相似文献
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应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究 总被引：12，自引：0，他引：12
本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法，然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法，并且应用BP网络进一步建立了大型桥梁结构各子结构内部的损伤位置和损伤程度的识别方法，数值模拟了一大跨度斜拉桥子结构损伤以及子结构内部损伤的识别过程，最后得出结论：(1)基于自组织竞争网络的子结构损伤识别方法能迅速准确地识别大型结构的损伤情况；(2)基于BP网络所建立的结构损伤识别方法，能对子结构中结构损伤的位置和程度进行进一步的识别；(3)基于人工神经网络技术的结构损伤识别方法是大型土木工程结构损伤识别的有效方法，可在工程结构损伤识别中广泛应用。 相似文献
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This paper presents two methods to perform system identification at the substructural level, taking advantage of reduction in the number of unknowns and degrees of freedom (DOFs) involved, for damage assessment of fairly large structures. The first method is based on first‐order state space formulation of the substructure where the eigensystem realization algorithm (ERA) and the observer/Kalman filter identification (OKID) are used. Identification at the global level is then performed to obtain the second‐order model parameters. In the second method, identification is performed at the substructural level in both the first‐ and second‐order model identification. Both methods are illustrated using numerical simulation studies where results indicate their significantly better performance than identification using the global structure, in terms of efficiency and accuracy. A 12‐DOF system and a fairly large structural system with 50 DOFs are used where the effects of noisy data are considered. In addition to numerical simulation studies, laboratory experiments involving an eight‐storey frame model are carried out to illustrate the performance of the proposed method. The identification results presented in terms of the stiffness integrity index show that the proposed methodology is able to locate and quantify damage fairly accurately. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献