输入与输出部分观测情况下的结构局部损伤诊断方法研究

摘要

土木工程结构在其长期的使用过程中，由于环境、材料本身老化等因素的影响，必将使结构产生不同程度的损伤。结构损伤使结构抵抗极端荷载的能力降低，从而有可能影响结构的使用要求，甚至导致重大事故的发生，因此对结构损伤的诊断引起了国内外广泛关注。 由于工程结构动力响应信息的不完备性、激振源的不确定性等因素的影响，传统的动力学系统识别理论和方法很难直接应用于实际工程结构的动力检测。因此，参数识别理论在土木工程实际中有很大的应用前景。本文依照上述实际工程背景，引入了输入输出部分观测的结构动力参数识别思想，对此类问题的识别算法进行了理论和实际研究。本文首先归纳了物理参数时域识别若干相关理论与算法，为本文的后续研究工作构建了基本的理论基础。然后在已有的参数识别算法的基础上提出一种改进的输入输出部分已知条件下的结构损伤诊断方法。该方法能较精确地识别出未知激励和结构单元的参数，并通过结构有限元单元刚度的变化进行损伤诊断与定位。本文通过几种不同形式的线性结构数值算例，通过比较分析，证明本方法的有效性、精确性及较好的抗噪声性能。 结合扩展卡尔曼滤波与未知激励条件下的最小二乘两种算法，本文通过理论推导，得到一种新的在输入和输出部分观测情况下的结构参数识别方法。该方法具有推导容易，计算简洁的优点。通过几种不同结构形式的线性结构数值算例证明了该方法的有效性。 为了阐明上述两种识别算法的实际工程应用，并检验其识别效果，本文通过对三层剪切型框架结构在不同的损伤情况下的结构参数进行了识别。实验证明，两种方法都能够较精确的识别出结构的物理参数。

目录

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声明

第一章绪论

1.1本文的研究背景与研究意义

1.2输入输出信息不完备下结构物理参数识别方法的研究现状

1.2.1输入信息部分观测下的结构物理参数识别研究现状

1.2.2输入输出部分观测下的结构物理参数识别研究现状

1.3结构物理参数识别方法存在的问题

1.4本文的主要工作

第二章 结构物理参数时域识别若干相关理论及算法

2.1参数时域识别模型

2.1.1时域识别原理

2.1.2时域识别模型

2.2参数时域识别的最小二乘准则

2.3参数识别的最小二乘算法

2.3.1经典最小二乘算法

2.3.2递推最小二乘算法

2.4结构在部分未知激励条件下参数识别的最小二乘算法

2.5扩展卡尔曼滤波算法

2.6结构参数识别的二次平方误差和算法

2.7本章小结

第三章 输入输出信息不完备下基于二次平方误差和的损伤诊断方法

3.1引言

3.2方法的提出

3.3数值算例

3.3.1桁架算例

3.3.2两端固支梁算例

3.3.3三层框架算例

3.4本章小结

第四章 输入输出信息不完备下基于扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别方法

4.1 引言

4.2卡尔曼滤波类算法的发展现状

4.3方法的提出

4.4数值算例

4.4.1 剪切型框架算例

4.4.2桁架算例

4.5本章小结

第五章论文提出的两种方法的实验验证研究

5.1 引言

5.2剪切型框架实验

5.2.1 实验结构介绍

5.2.2结构阻尼的识别

5.2.3结构的局部损伤诊断

5.3本章小结

第六章 全文总结

参考文献

致谢

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