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环境温度下基于分形理论与麻雀搜索算法的结构损伤识别

环境温度下基于分形理论与麻雀搜索算法的结构损伤识别

作     者:万子豪 

作者单位:武汉工程大学 

学位级别:硕士

导师姓名:黄民水;刘海忠

授予年度:2022年

学科分类:08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

主      题:分形理论 麻雀搜索算法 两阶段损伤识别 环境温度变化 鲁棒性 

摘      要:土木工程结构在服役过程中,长时间受到环境的侵蚀和荷载、材料性能的老化、自然灾害及其他因素的影响,结构难免会出现不同程度的损伤。结构一旦发生突发性的破坏,将造成重大的安全事故,危害人民的财产和安全。为了避免结构功能突然的失效,需要对服役期间的结构进行健康状况监测。因此,提出一种计算效率高、识别结果准确的监测方法,变得尤为重要。本研究以振动数据(加速度和位移)为基础,利用分形维数曲率差(DCFD)作为损伤指标,在第一阶段识别可疑损伤单元的位置。基于加速度信号和位移信号的分形维数曲率(CFD),提出了一种新的目标函数,并在第二阶段建立有限元模型结合麻雀搜索算法对该目标函数进行寻优估计可疑损伤单元的严重程度。具体研究内容如下:(1)提出了一种基于分形理论与麻雀搜索算法的两阶段损伤识别方法。首先,通过简支梁数值算例验证了该方法的有效性,结果表明该方法具有良好的损伤识别能力;其次,对比了基于加速度分形维数与和位移分形维数的损伤识别性能;最后,对比了本文提出的两阶段法与传统直接法在不同噪声下的损伤识别性能,结果表明两阶段损伤识别方法从精度和效率上都远优于传统直接法。(2)将温度变化转化为材料弹性模量变化,并进一步转化为刚度的折减来模拟温度对结构的影响,结果表明在同时考虑温度和噪声条件下,基于位移数据的两阶段损伤识别方法性能更好,且鲁棒性更强。该方法在第一阶段具有良好的抗噪声能力,虽然第二阶段对噪声稍微敏感,但仍能有效识别损伤的严重程度。建立了变截面连续梁数值模型,进一步验证了基于位移数据的两阶段损伤识别方法的有效性以及在变截面结构中的适用性。(3)以新墨西哥州的I-40钢-混桥梁为研究对象,建立了环境温度影响下的基准有限元模型,并设计了三种损伤工况验证了本方法在大型复杂结构中的适用性和鲁棒性;设计了一个工字钢梁试验,采用切割工字钢翼缘的方式模拟损伤,验证了该方法在实际工程结构应用中的合理性。相关结果表明,本文所提出的基于分形理论与麻雀搜索算法的结构损伤识别方法可以在环境温度影响下有效识别结构的损伤位置和损伤程度。

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