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结构损伤全局检测若干方法研究及应用

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第一章绪论

1.1选题背景

1.2基于动力学模型的损伤检测方案

1.3基于信号分析的结构损伤诊断方案

1.4本文主要研究内容

第二章单一开裂纹轴的振动分析与裂纹参数识别

2.1引言

2.2局部柔度的计算

2.3基于传递矩阵分析和局部柔度理论的裂纹轴有限元模型

2.4基于Euler-Bernoulli梁和局部柔度理论的连续模型

2.5单一开裂纹轴的振动特性分析

2.6单一开裂纹轴的裂纹参数识别

2.7本章小结

第三章识别结构损伤发生的小波监测方法

3.1引言

3.2离散小波变换的理论与特性

3.3离散小波变换在仿真模型中的应用

3.4连续小波变换的奇异性检测理论

3.5消除激励信号奇异性的连续小波变换方法

3.6本章小结

第四章识别结构损伤发生的经验模态分解分析方法

4.1 EMD方法的基本理论

4.2 EMD和Wigner-Ville分布结合的信号时频表示方法

4.3 EMD方法与随机减量方法相结合的结构固有频率与振型阻尼识别

4.4本章小结

第五章识别结构的早期损伤及其程度

5.1引言

5.2基于ARX模型的结构损伤程度识别

5.3基于AR-ARX模型的结构损伤程度识别

5.4支撑座连接螺栓组松动不同程度识别的实验分析

5.5本章小结

第六章识别结构的损伤位置

6.1引言

6.2钢框架结构螺栓松动的模拟

6.3双谱特征提取

6.4人工神经网络用于结构损伤识别

6.5基于多传感器双谱特征和神经网络的框架结构螺栓松动位置识别

6.6本章小结

第七章总结与展望

7.1全文工作总结

7.2主要创新点

7.3结构损伤全局检测技术研究工作展望

参考文献

附录

致谢

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摘要

区别于传统的结构局部无损检测技术(NDE)的结构损伤全局检测技术一般可以分为两种:基于动力学模型的损伤检测方案和基于信号分析的无模型损伤检测方案。本文第二章首先研究了基于结构动力学模型的裂纹轴损伤位置和深度的识别问题,然后在第三章以后,主要篇幅用于研究基于信号分析,无模型的损伤全局检测方案。针对结构损伤全局检测基本问题,采用仿真和试验手段分别研究了如何识别结构体系中损伤的发生、损伤位置和损伤程度的不同方法。 第二章主要研究基于结构动力学模型的结构损伤全局检测方法。结构裂纹检测是一个较难的工程问题,为有效检测具有单一开裂纹的圆轴中的裂纹位置和深度,首先建立了基于Euler-Bernoulli梁和局部柔度理论的单一开裂纹轴连续模型,并通过振动分析研究了裂纹位置、深度与裂纹轴前两阶固有频率、振型的关系。根据研究结果,提出了一种根据裂纹轴的前两阶固有频率以及相应第一阶振型来识别裂纹位置和深度的方法。算例分析表明,在建立了完善的裂纹轴有限元模型或解析模型后,通过裂纹轴的模态参数分析,可以有效地确定裂纹的位置和深度。 结构发生损伤后,如连接结构的松动会产生间隙而导致结构的撞击和摩擦,结构的振动响应信号会产生某些奇异性,本文第三章利用小波奇异性检测理论分析结构在受损时的振动信号,从而判断结构受损伤时刻,并着重研究了结构在高斯白噪声随机激励下,消除激励对响应信号奇异性影响的小波变换方法。支撑座结构的简单仿真模型分析以及钢框架结构仿真算例表明了该方法的有效性。 本文第四章根据经验模态分解(EMD)得到的信号分量特点,研究了两种用于识别结构损伤发生的方法。采用EMD和Wigner-Ville分布(WVD)结合的时频分析方法,可有效抑制交叉项干扰,同时不降低分析结果的时频分辨率,这种方法适用于检测旋转机械结构损伤导致的倍频成分;针对非旋转机械结构损伤前后频率变化不大的特点,采用限带宽EMD分析并结合随机减量方法,得到对应结构各阶模态的自由衰减振动信号,从而实现结构损伤前后固有频率和振型阻尼的识别,进而判断损伤的发生。钢框架结构仿真算例表明,EMD-RDT方法可准确识别结构不同状态下的各阶固有频率与振型阻尼;支撑座结构模型实验分析表明该结构的频率与阻尼辨识结果可以作为判定螺栓组松动发生的依据。 当结构发生早期损伤时,由于结构的基频下降很少,因此有必要寻找对结构早期损伤敏感的特征参数;另一方面,工程结构及其输出信号因受许多随机干扰而存在许多不确定性,于是采用结构损伤统计模式识别方法也是一个必然。因此,第五章基于单传感器测量信号的特征提取及统计模式识别来识别结构的早期损伤及其损伤程度,研究并对比了ARX以及AR-ARX模型损伤特征参数序列在结构不同损伤程度下的统计分析结果,并进行了不同参数下的讨论。钢框架结构仿真算例和支撑座结构模型实验分析表明均表明两者可以及时反映结构早期损伤以及早期损伤的不同程度,且对噪声和传感器的放置位置不敏感。 研究基于全局的结构损伤位置识别方法很多,作为方法的补充,并出于博士论文完整性的考虑,第六章对钢框架模型结构,首先建立了钢框架结构连接螺栓松动的动力学模型,然后根据多传感器信号双谱特征并结合神经网络分类方法,对钢框架结构不同螺栓松动位置进行了识别。

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