基于小波和人工蜂群算法的悬索桥结构损伤识别方法研究

摘要

为满足人们的生活和生产的需要，各种大型复杂结构不断涌现。因为结构在长期使用过程中不可避免地受到环境侵蚀、荷载长期效应、突变效应等因素的影响，所以会引起结构受损以及抗力减小，更严重的会造成突发性的灾难事故。因此，进行结构损伤识别研究不仅有重要的理论意义而且还有重要的工程应用价值。
　　小波变换作为一种新型的数字信号处理工具，具有“数字显微镜”的美誉，且拥有多分辨率功能以及对信号的自适应性，其拥有的时频局部分析能力可以有效地确定信号奇异点的位置，故小波变换可被应用于结构损伤位置识别。人工蜂群算法是一种模拟自然界蜂群的行为而建立起来的广义邻域搜索算法，该算法通过三种类型蜂在不同情况下的转换，并且利用启发式搜索策略，使其不仅拥有局部搜索能力，还可以进行全局寻优，故可将人工蜂群算法用于结构损伤程度识别。
　　本文将上述两种方法进行有效结合，提出了一种基于小波和人工蜂群算法的结构损伤识别方法，该方法能够有效地实现结构损伤位置和损伤程度的识别。首先建立结构的有限元模型，并通过Lanczos法对结构进行模态分析以得到含损伤信息的转角模态，对转角模态进行求导后得到曲率模态，再对曲率模态进行连续小波变换得到小波系数图，其中小波系数图中的模极大值点位置即为损伤位置。然后利用结构频率和振型构造目标函数，再运用人工蜂群算法对目标函数寻优求解，得到结构的损伤程度。
　　本文通过对含有双损伤和不同损伤程度简支梁的数值模拟分析验证了该方法的有效性。研究了悬索桥结构的损伤识别问题，建立了单跨悬索桥结构的有限元模型并考虑了三种损伤工况，用连续小波变换确定结构损伤的位置，然后在此基础上选取恰当的人工蜂群算法参数，再运用人工蜂群算法对单跨悬索桥结构损伤程度进行识别，三种工况下的损伤识别均取得了较好的效果。
　　在研究单跨悬索桥结构损伤识别的基础上探讨了多跨悬索桥结构的损伤识别问题，研究了多跨悬索桥结构在四种不同损伤工况下的识别问题，运用本文提出的方法对其进行损伤识别，最终取得了较好的识别效果，进一步检验了该方法的有效性及适用性。本文提出的方法可供结构损伤识别的工程应用参考。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 结构损伤识别方法的发展与研究现状

1．2．1 损伤识别的发展历史

1．2．2 结构损伤识别方法

1．3 本文研究主要内容

第二章 基于小波和人工蜂群算法的结构损伤识别原理

2．1 小波分析理论

2．2 连续小波变换

2．3 几种常见的小波函数

2．3．1 Daubechies小波

2．3．2 Mexican Hat小波

2．3．3 Morlet小波

2．4 小波分析识别损伤位置的原理

2．4．1 小波变换识别奇异点位置的原理

2．4．2 小波基的选择

2．5 人工蜂群算法

2．5．1 人工蜂群算法的生物学机理

2．5．2 人工蜂群算法的基本原理

2．5．3 人工蜂群算法目标函数的建立

2．5．4 人工蜂群算法的实现

2．6 基于小波和人工蜂群算法的结构损伤识别方法

3．1 引言

3．2 简支梁有限元模型的建立

3．3 简支梁损伤位置的识别

3．4 简支梁损伤程度的识别

4．1 前言

4．2 单跨悬索桥有限元模型的建立

4．3 单跨悬索桥结构损伤位置的识别

4．4 单跨悬索桥结构损伤程度的识别

5．1 引言

5．2 多跨悬索桥有限元模型的建立

5．3 多跨悬索桥结构损伤位置的识别

5．4 多跨悬索桥结构损伤程度的识别

结论

展望

参考文献

致谢

附录