大跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究.pdf

1、大跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)具有受力合理，結(jié)構(gòu)形式新穎豐富，可以突出結(jié)構(gòu)美并富有藝術(shù)表現(xiàn)力的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于體育館、展覽館、餐廳、候車(chē)廳等各類建筑。這些大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)采用了大量新材料、新工藝、新技術(shù)，在結(jié)構(gòu)的使用過(guò)程中，隨著時(shí)間的推移，材料的老化、環(huán)境的侵蝕、地基的不均勻沉降和復(fù)雜荷載等因素及其之間的耦合作用，將不可避免地導(dǎo)致結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的損傷積累和抗力衰減，極端情況下將引發(fā)災(zāi)難性的突發(fā)事件，給人們的生命和財(cái)產(chǎn)造成巨大的損失。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)結(jié)構(gòu)

2、損傷進(jìn)行識(shí)別、評(píng)價(jià)并修復(fù)具有重要的意義。
　　 本文利用時(shí)間序列分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)進(jìn)行了損傷識(shí)別研究，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，主要包括以下內(nèi)容:
　　 (1)根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究的現(xiàn)狀，綜述了基于結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)的損傷識(shí)別方法，并指出了其各自的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用范圍。
　　 (2)采用基于粒子群智能優(yōu)化算法確定加速度傳感器的布置位置。計(jì)算結(jié)構(gòu)振型，定義基于變形能的適應(yīng)度，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)確定傳感器

3、的最優(yōu)布置位置。具有良好的可操作性，而且簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)同時(shí)又有深刻的智能背景，并且沒(méi)有許多參數(shù)需要調(diào)整。數(shù)值模擬結(jié)果表明，該方法穩(wěn)定且準(zhǔn)確。
　　 (3)基于結(jié)構(gòu)加速度響應(yīng)信息建立時(shí)間序列模型，采用時(shí)間序列模型系數(shù)的變化差作為損傷識(shí)別參數(shù)?？朔瞬捎媚B(tài)參數(shù)進(jìn)行損傷識(shí)別時(shí)，面臨的識(shí)別精度低、測(cè)試模態(tài)信息不完備等缺點(diǎn)，提高了損傷識(shí)別精度。
　　 (4)利用基于時(shí)間序列分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷

4、，并且對(duì)結(jié)構(gòu)損傷定位。首先，基于MATLAB系統(tǒng)辨識(shí)工具箱，采用時(shí)間序列分析法識(shí)別損傷是否存在;然后，基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷位置。該方法具有以下優(yōu)點(diǎn):
　　 ①不需要模態(tài)參數(shù)識(shí)別，而是直接采用加速度響應(yīng)信號(hào)，無(wú)需激勵(lì)信息;
　　 ②可避免損傷識(shí)別對(duì)結(jié)構(gòu)模型的依賴;
　　 ③時(shí)間序列分析建立時(shí)序模型具有不必考慮系統(tǒng)有多少輸入、系統(tǒng)與外界的聯(lián)系方式、系統(tǒng)的復(fù)雜性等因素，具有損傷識(shí)別

5、精度高、對(duì)小損傷敏感、對(duì)環(huán)境影響要求低、可操作性強(qiáng)等特點(diǎn);
　　 ④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有濾出噪聲及在一定噪聲情況下得出正確結(jié)論的能力;
　　 ⑤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行性，自適應(yīng)性，聯(lián)想記憶功能，魯棒性和容錯(cuò)性。
　　 (5)分別采用白噪聲與環(huán)境激勵(lì)，對(duì)一個(gè)凱威特型單層球面網(wǎng)殼結(jié)構(gòu)單個(gè)構(gòu)件和兩個(gè)構(gòu)件進(jìn)行了損傷識(shí)別的數(shù)值模擬，并考慮了3％測(cè)量噪聲的影響。模擬結(jié)果表明，①基于時(shí)間序列分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別方法可