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文檔簡介
1、在強烈地震等重大災害事件發(fā)生后,有能力立即對結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)包括損傷情況作出評估,將能保證工程結(jié)構(gòu)設施的安全運行。因此迫切需要發(fā)展先進的損傷識別技術(shù),利用事件中的響應數(shù)據(jù),如地震響應數(shù)據(jù),對結(jié)構(gòu)的功能或損傷狀態(tài)作出在線或近乎在線的快速評估,這也是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一?;诮Y(jié)構(gòu)振動信號的結(jié)構(gòu)參數(shù)識別和損傷追蹤技術(shù)已成為當前國內(nèi)外研究熱點。到目前為止,盡管損傷識別方法已經(jīng)取得了很大的進展,但是能實際應用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的有效損傷識
2、別方法仍然有待進一步發(fā)展。
目前,高阻尼橡膠支座隔震系統(tǒng)已經(jīng)在建筑和橋梁上得到了應用,鑒于他們能顯著地減弱結(jié)構(gòu)在遭受地震及其它動載荷的響應,這些基礎隔震系統(tǒng)今后將會得到越來越廣泛的應用,為保證基礎隔震系統(tǒng)的完整性和安全性,需要發(fā)展與之相匹配的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)。橡膠隔震支座健康監(jiān)測系統(tǒng)所面臨的一個挑戰(zhàn)性問題是其遲滯非線性動力學特性。
本文首先針對工程結(jié)構(gòu)隔震中使用的GZN110型橡膠隔震支座進行了試驗研究,并使
3、用該隔震支座建立了橡膠隔震結(jié)構(gòu)實驗模型,在實驗中采用了一套剛度元件裝置,該裝置可以在線實現(xiàn)模型剛度的突然變化,在實驗過程中在線模擬結(jié)構(gòu)損傷的的發(fā)生;其次,對當前結(jié)構(gòu)參數(shù)識別中較為有效的兩種時域方法:卡爾曼濾波(EKF)方法和序貫非線性最小二乘(SNLSE)進行了研究,提出了基于最優(yōu)化方法的自適應追蹤技術(shù),近乎在線的識別橡膠隔震支座和橡膠隔震結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)參數(shù),并追蹤隔震結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化,從而判斷結(jié)構(gòu)損傷的發(fā)生,包括損傷發(fā)生的時間、部位和損傷程
4、度。本文的主要研究內(nèi)容和取得的成果有:
(1)提出了本文研究模型的選擇標準,采用Bouc-Wen遲滯非線性模型對橡膠隔震支座的遲滯特性進行建模。分析了Bouc-Wen遲滯模型非線性參數(shù)的靈敏度,得到了在不同大小激勵下遲滯模型非線性參數(shù)的排序,在此基礎上,進一步分析了非線性參數(shù)變化對滯回曲線的影響,并對工程中使用的GZN110型橡膠隔震支座進行了力學性能測試試驗,分析了不同激勵頻率、不同大小加載及不同大小位移下,隔震支座的力
5、--位移曲線變化情況,最后綜合Bouc-Wen遲滯模型參數(shù)靈敏度分析,以及參數(shù)變化對模型遲滯特性的影響,并結(jié)合橡膠隔震支座力學性能試驗對Bouc-Wen模型進行簡化,確定Bouc-Wen模型參數(shù)個數(shù),建立橡膠隔震支座遲滯非線性模型。
(2)對廣義卡爾曼濾波(EKF)方法進行了研究,提出一種基于最優(yōu)化方法的自適應追蹤技術(shù),近乎在線識別結(jié)構(gòu)損傷的發(fā)生,包括損傷位置和程度。首先基于EKF方法,建立約束非線性最優(yōu)化方法中的目標函數(shù)
6、和約束方程,推導了白適應卡爾曼濾波方法。然后。進行了數(shù)值仿真研究驗證所提方法的有效性和準確性。
(3)建立橡膠隔震層實驗模型,采用EKF方法對隔震層遲滯模型進行在線參數(shù)識別研究,在實驗過程中分別考慮含不同參數(shù)個數(shù)的Bouc-Wen遲滯模型,以及不同大小的地震波激勵,識別得到的參數(shù)值與有限元值及已有的學者建議值一致,且識別得到的位移值與實驗測量值吻合良好;建立了橡膠隔震結(jié)構(gòu)實驗模型,實驗過程中采用一套剛度元件裝置在線模擬結(jié)構(gòu)
7、的損傷,采用本文提出的AEKF方法在線識別隔震結(jié)構(gòu)參數(shù),追蹤上部結(jié)構(gòu)的剛度變化,識別結(jié)構(gòu)損傷的發(fā)生,位置和損傷程度。實驗結(jié)果表明AEKF方法能準確識別隔震結(jié)構(gòu)參數(shù),并追蹤結(jié)構(gòu)的損傷,識別得到的參數(shù)值與有限元值一致,識別得到位移與實驗測量值吻合良好。證明了該方法在橡膠隔震結(jié)構(gòu)參數(shù)識別和損傷診斷中的有效性和準確性。
(4)推導了基于遺傳優(yōu)化算法的自適應序貫非線性最小二乘(ASNLSE)方法,首先對該方法進行了遲滯非線性結(jié)構(gòu)和基
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