[发明专利]一种结构损伤识别的不确定性定量分析方法及装置

权利要求书

1.一种结构损伤识别的不确定性定量分析方法，其特征在于，包括：

建立结构的有限元模型，并根据所述有限元模型获得所述结构的计算特征数据，所述计算特征数据包括计算频率和计算模态；

采用Tikhonov正则化方法，结合所述结构的计算特征数据以及所述结构的实测特征数据，构造目标函数，其中，所述实测特征数据包括实测频率和实测模态，所述目标函数为：

其中，ΔR(α)＝R^M-R^C(α)为所述结构的实测特征数据与所述结构的计算特征数据的差值项；R^M为所述结构的实测特征数据，是一个特征数据矩阵，表示所述结构的实测频率，表示所述结构的实测模态，n为选用所述实测频率和所述实测模态的阶次；R^C为所述结构的计算特征数据，是一个特征数据矩阵，表示所述结构的计算频率，表示所述结构的计算模态，m为选用所述计算频率和所述计算模态的阶次，m＝n；W为权重矩阵，为引入的Tikhonov正则化约束项，λ为通过L曲线法选取的Tikhonov正则化系数，α为引入的损伤参数；

采用灵敏度方法求解所述目标函数，得到最优损伤参数和损伤参数的协方差矩阵，其中，所述最优损伤参数为：

式中，为上一次迭代的灵敏度矩阵，为损伤参数α的上一次迭代值，为的转置矩阵，I为单位矩阵，所述上一次迭代的结构的实测特征数据与所述结构的计算特征数据的差值项；

所述损伤参数的协方差矩阵为：

∑_aR≈[S^T(α^*)WS(α^*)+λI]^-1

式中，S(α^*)为最优损伤参数的灵敏度矩阵，S^T(α^*)为S(α^*)的转置矩阵；

根据所述最优损伤参数和所述损伤参数的协方差矩阵进行不确定性定量分析，得到分析结果。

2.如权利要求1所述的结构损伤识别的不确定性定量分析方法，其特征在于，所述建立结构的有限元模型，具体为：

采用有限元方法，将所述结构离散为N个单元，以根据所述结构的动力学特征方程建立所述有限元模型。

3.如权利要求1所述的结构损伤识别的不确定性定量分析方法，其特征在于，所述采用灵敏度方法求解所述目标函数，得到最优损伤参数和损伤参数的协方差矩阵，具体为：

采用灵敏度方法迭代求解所述目标函数直至满足预设精度条件，得到所述最优损伤参数；

根据所述目标函数的海森矩阵，得到所述损伤参数的协方差矩阵。

4.如权利要求3所述的结构损伤识别的不确定性定量分析方法，其特征在于，所述采用灵敏度方法迭代求解所述目标函数直至满足预设精度条件，得到所述最优损伤参数，具体为：

采用灵敏度方法迭代求解所述目标函数，得到当前损伤参数，并计算所述当前损伤参数与上一损伤参数的相对误差；

在所述相对误差小于预设容许值时，将所述当前损伤参数作为所述最优损伤参数，结束迭代求解所述目标函数。