[发明专利]基于少量静态测量数据的结构损伤定位与程度识别方法有效
| 申请号: | 201410145979.1 | 申请日: | 2014-04-11 | 
| 公开(公告)号: | CN103884593A | 公开(公告)日: | 2014-06-25 | 
| 发明(设计)人: | 吕中荣;朱嘉健 | 申请(专利权)人: | 中山大学 | 
| 主分类号: | G01N3/08 | 分类号: | G01N3/08 | 
| 代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 林丽明 | 
| 地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 少量 静态 测量 数据 结构 损伤 定位 程度 识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及结构健康检测损伤识别技术领域,更具体地,涉及一种利用少量静态测量数据对结构进行损伤检测的方法。
背景技术
随着我国科学技术的发展,各种大型复杂结构随处可见。从地上的建筑、桥梁、高铁,到水上的钻井平台,乃至太空中的航天结构等等,都属于所需要考虑到的结构范畴。然而这些结构在其服役过程中,随着时间的推移,不能避免地在某些构件中发生局部损伤。如果对这些损伤置之不理,任其发展扩大,最终将导致结构的毁坏。结构的毁坏不但会对国家带来经济损失,严重的更会对人民造成生命威胁。因此,为了保证各种结构在使用期间的安全性和可靠性,结构损伤识别与健康监测技术引起了广泛的关注。通过对结构进行监测和诊断,及时发现局部损伤,对结构进行安全评估,已成为必然要求。
结构损伤检测的方法多种多样。从最原始的用肉眼观察到现在用高科技仪器,如超声波、红外线等,这些技术已广泛地应用于工程实际之中。在各种各样的方法中,基于结构振动特性的损伤识别技术得到了最广泛的研究。基于结构振动特性的损伤识别技术的基本理论是:局部损伤必然引起结构动力特征变化。如果按照所用数据分类,目前这类方法还能可以细分为两类:静态识别技术和动态识别技术。
对于动态识别技术,就是应用动力系统中的各种参数来进行损伤识别。目前主要技术方向有频域和时域两种。频域方向的技术主要应用到动力系统中的频率、振型、模态曲率或频响函数等;时域方向的技术主要应用到动力系统的速度、加速度、位移响应。动态识别技术的优势在于能用于识别的参数非常多,方法比较丰富。而其劣势在于测量数据受噪声影响较大,所应用数据量较大等。
对于静态识别技术,就是应用经历测量数据来进行损伤识别。由于静力平衡方程只涉及结构刚度,因此识别目标比较明确。而且静力测量数据比较容易获取,测量误差很小。但是就目前的静力识别技术,大多存在算法过程复杂、计算量大等问题。
文献“基于静力响应的桥梁结构损伤识别(国外建材科技,2006,27(2),105~107)”介绍了一种应用静力测量数据的损伤识别方法。该方法通过一步求解损伤控制方程来得到识别结果,识别偏差较大。而且由于没有进行损伤位置预测,造成未知量较多,求解方程时计算量大的问题。而文献“基于振动响应的耦合杆系统损伤识别(中山大学学报,2012,51(5),31~35)”提出了一种基于振动响应的模型修正方法。该方法通过循环迭代来对损伤参数进行识别,能得到较好的识别结果。然而由于应用到时域响应数据,要求测量一定时间内的振动数据,所以所测量的数据量相对较多。同样的,由于没有对损伤位置先做预测,会造成识别效率较低的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供了一种使用少量静态测量数据的结构损伤识别方法,该方法检测所需数据量少,效率高,且具有较高的精度。
为了实现上述目的,本发明的技术方案为:
一种基于少量静态测量数据的结构损伤定位与程度识别方法,基于残余应变能的概念,通过有限元模型缩聚方法减少需测量数据,从而进行可疑单元的预测;然后应用基于静响应灵敏度的模型修正方法,对可疑单元的损伤参数进行识别,以精确检测出损伤位置和损伤程度。
上述方法可以简单概括为包括以下步骤:1)根据指标Di选取加载方案;2)计算各单元的残余应变能(RSE)值;3)比较各RSE的值,选择RES值较大的单元定义为有可能出现损伤的可疑单元;4)基于可疑单元的损伤参数{α},计算灵敏度矩阵[S]以及待修正模型和真实模型的响应差值{δUm};5)求解方程[S]{δα}={δUm};6)更新可疑单元的损伤参数αit+1=αit+δαit;7)若未达到精度要求则回到4)循环迭代,否则输出损伤参数作为识别结果。该方法定义了残余应变能的概念,能对损伤位置进行预测,减少需要识别的参数数量。然后应用静态响应灵敏度的方法进行模型修正。所需数据量少,识别效率和精度较高。
上述方法具体可以包括以下步骤:
1)用有限元方法将待检测结构进行简化建模,并把结构划分为nel个单元;
2)基于应变能的概念,选择静载施加方案;所使用的应变能准则为:
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