環(huán)境激勵下大跨空間鋼結(jié)構(gòu)參數(shù)識別與損傷預(yù)警.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展以及建筑科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，各種造型獨特、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大跨度空間結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，以往多應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)上的健康監(jiān)測技術(shù)也逐步地在大跨空間結(jié)構(gòu)中得到應(yīng)用。參數(shù)識別和損傷預(yù)警是健康監(jiān)測的核心技術(shù)。環(huán)境激勵下存在測試數(shù)據(jù)的信噪比低、結(jié)構(gòu)響應(yīng)受外界環(huán)境因素的影響等問題，這些問題導(dǎo)致一些算法雖然在數(shù)值或?qū)嶒炇夷Ｐ椭杏行?，但卻很難直接應(yīng)用到實際工程中。本文以國家游泳中心水立方結(jié)構(gòu)健康安全監(jiān)測項目為工程依托，圍繞實際工程健康監(jiān)測中

2、的參數(shù)識別及損傷預(yù)警相關(guān)問題展開研究，主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)研究加速度傳感器的優(yōu)化布置方法。針對大跨空間鋼結(jié)構(gòu)的振動特點，研究基于模態(tài)能量和分步優(yōu)化的傳感器布置方法。根據(jù)結(jié)構(gòu)模態(tài)應(yīng)變能的大小挑選出環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)的主要貢獻模態(tài)，即優(yōu)化時所取的監(jiān)控模態(tài)。根據(jù)模態(tài)振型形狀、特征向量乘積以及模態(tài)置信度，采用分步法進行傳感器優(yōu)化布置。以國家游泳中心鋼結(jié)構(gòu)為工程背景，對其模態(tài)測試時加速度傳感器布點進行優(yōu)化。
　　(2)研究結(jié)構(gòu)健

3、康監(jiān)測加速度信號的降噪方法。分析有用信號與噪聲的模極大值特點，針對小波降噪中分解層數(shù)以及奇異值降噪中重構(gòu)階次難以確定的問題，研究一種分解層數(shù)以及重構(gòu)階次的自適應(yīng)確定法。用數(shù)值模擬信號以及實測數(shù)據(jù)對所提方法進行驗證。
　　(3)研究基于小波變換的模態(tài)參數(shù)識別技術(shù)以及模態(tài)變異性。針對大跨空間結(jié)構(gòu)具有低頻密集模態(tài)以及難以實現(xiàn)用力錘或激振器來激勵等特點，研究自然激勵法與小波變換相結(jié)合的模態(tài)參數(shù)識別方法。分析母小波參數(shù)的選擇對識別精度的影響

4、，研究基于遺傳算法和最小標準差的小波中心頻率及帶寬的自適應(yīng)選擇方法。通過數(shù)值仿真以及國家游泳中心現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的分析，驗證所提方法的有效性。在此基礎(chǔ)上進一步分析模態(tài)參數(shù)的環(huán)境變異性。
　　(4)研究考慮不確定性的模型修正方法。針對用于模型修正的模態(tài)參數(shù)具有不確定性的特點，以及大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)模型修正時計算量大的問題，研究基于區(qū)間理論和多輸出支持向量回歸機的有限元模型修正方法。利用區(qū)間分析法來描述參數(shù)的不確定性，用均勻?qū)嶒炘O(shè)計方法構(gòu)造樣本

5、，將實測模態(tài)參數(shù)作為輸入，多個設(shè)計參數(shù)作為輸出，以支持向量回歸機逼近輸入輸出二者之間的非線性映射關(guān)系，然后利用支持向量回歸機的泛化推廣能力，求解設(shè)計參數(shù)的目標值，為有限元模型修正提供一種新的探索。利用所提方法對國家游泳中心鋼結(jié)構(gòu)模型進行修正。
　　(5)研究運營條件下結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警方法。研究基于脈沖響應(yīng)函數(shù)和統(tǒng)計判別的損傷預(yù)警方法，首先通過虛擬激勵技術(shù)提取環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)脈沖響應(yīng)，然后以脈沖響應(yīng)作為敏感指標，綜合運用主成分分析、支持向