用二阶灵敏度和灰色系统模型识别损伤的比较

来源 :第八届全国振动理论及应用学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong598
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
开发结构健康监测系统是结构损伤识别的一个重要课题.由于结构频率容易测试并且有较高的测量精度,因此成为损伤识别中广泛应用的模态参数.本文首先采用基于二阶频率灵敏度的分析通过测量结构损伤前后频率变化来确定结构的损伤位置和损伤程度.对于可以简化为串联质点体系模型的层间剪切多层结构模型,可以测得各阶频率,得到完备模态,所以采用二阶灵敏度的非线性方程是能够求解的.此外,本文还采用灰色系统模型应用于结构损伤识别的方法.建立频率变化率和刚度变化的灰色系统模型,把一阶单变量的灰色模型(M(1,1))作为频率变化率和刚度变化之间的系统,通过一阶单变量的灰色模型(M(1,1))预测来体现结构动力指纹的整体功能,确定频率变化率和刚度变化之间的关系变量.为了比较这两种方法,进行了多层框架结构多种损伤工况的振动试验研究,试验结果表明:对于层间剪切结构,通过测量结构频率变化可以较准确地确定结构的损伤位置和损伤程度;这两种方法都可以有效地提高精度,采用灰色系统模型通过测量结构损伤前后频率变化的损伤识别方法比基于二阶频率灵敏度分析通过测量结构损伤前后频率变化的损伤识别方法更有优越性.
其他文献
捷运新店线CH222标工程为台北都会大罘捷运系统初期路网中,唯一穿越复合土层之潜盾隧道,由于此段隧道穿越之地层为复杂,因此在设计及施工阶段,各单位均对此特殊地质做了特别的考量(尤其是在潜盾机的功能和复合介面地盘改良模式……等之选择上),但期间仍因外商的过于自信,及对台北盆地形成之特性不够了解,致仍有路面沉陷与潜盾机头需吊出大修等意外情事之发生。
采用三维弹塑性有限元法模拟某水利枢纽地下厂房施工开挖过程,研究了复杂地质条件下洞室围岩的开挖变形形态与应力状态,分析了围岩塑性区分布和地下厂房洞室群围岩的稳定性,最后提出了设计与施工建议。
在对5个地下埋深300m外大倾角裂隙岩层中直径φ6m立井钻爆法施工分析基础上,通过裂隙介质相似材料扰动模拟实验,对同类条件下立井钻爆法施工围岩动态破坏响应进行了研究,建立了围岩扰动突变模式,分析了几个典型围岩性质对扰动的响应。分析结果为该类条件下大断面立井科学合理的施工与支护,减少盲目性,增强围岩的稳定性和竖固性提供了科学依据。
本文建立了高架桥结构考虑刚度退化多自由度体系,在纵向水平地震作用下的非线性动力反应计算模型及运动方程,探讨了结构振动LQR半主动控制算法,并利用Matlab语言编制的程序对其进行了数值计算分析;结果表明,将隔震技术与利用MR阻尼器的半主动控制技术相结合,能够有效地减小高架桥的地震反应;MR阻尼器的设置位置以及结构参数的选取对控制效果有较大影响.考虑桥墩非线性影响将能得到更为接近实际的计算结果.
履带车辆磁流变减振器半主动悬挂系统,是未来高速履带车辆悬挂系统的发展方向.由于MRF阻尼器结构简单、体积小、能耗低、反应迅速且阻尼力可调范围宽广,成为新型履带车辆悬挂系统优先选择的方案.基于磁流变液体本构关系的Bingham模型,对影响车用磁流变减振器的阻尼力的各种因素进行了综合分析.对自行研制的双出杆剪切阀式磁流变减振器进行了实验研究,获得了不同振幅、频率、电流强度下的阻尼力变化曲线,从不同的侧
本文利用结构柔度矩阵与刚度矩阵之间的广义逆关系,建立了一种基于柔度的结构损伤定位方法.首先,利用损伤结构矩阵和模态参数的摄动形式,导出了模态柔度误差矩阵作为损伤定位的动力指纹;然后,通过对固端梁的数值模拟研究,验证了本文方法在不完整低阶模态条件下的损伤定位性能.与通过比较柔度矩阵变化进行损伤定位的方法相比,本文方法本质上是利用结构刚度矩阵的变化进行损伤定位,避免了传统柔度矩阵方法可能出现的定位错误
通过小波变换和人工神经网络分类识别技术,研究了含裂纹悬臂复合材料层合板小损伤的振动检测问题.用小波分析技术分解完好板与损伤板在方波信号激励下的动力响应信号,得到一系列子信号,并从中提取出结构损伤信息-响应信号的能量谱,作为特征参数输入到神经网络中实现损伤检测.数值算例的结果表明,本文所提方法是有效可行的.这将为许多在役中人们无法直接观察或测量的复合材料结构的在线损伤检测提供一定的参考.
针对往复压缩机在线监测时难以提取异常特征的实际情况,提出一种适于往复压缩机的在线状态监测方法.该方法是基于生物免疫系统反面选择机理,并结合人工神经网络进行监测的一种方法.该方法能有效的提取压缩机的异常特征,提高压缩机的在线状态监测的准确率.在线监测往复压缩机示功图的实例结果表明,该方法能准确的监测出往复压缩机主要故障所引起的异常,表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性.
常规BP神经网络用于故障诊断时,存在迭代次数多,易陷入局部极小值,隐含层靠经验确定等缺点.BP神经网络和PID的简单组合,仍采用BP神经网络来调节PID的参数,也存在同样问题,不能克服BP神经网络的固有缺点.对常规神经网络和PID机理进行深入的研究,应用生物神经的原理,把常规神经网络和PID有机的融合,在神经网络中就能体现出反映自然规律的比例、微分、积分作用.因为ANN-PID网络在算法中包含微分
论文介绍了一个受已在多领域60%以上现场应用中预报或避免过恶性故障的海军型号产品、电站汽轮发电机组和电站锅炉风机多个振动监测、故障诊断与保护系统精华之支持,并采用计算机虚拟技术所组成的旋转机械振动监测与故障诊断系统的优化设计方案.系统始于采用ICP技术制造的机电一体化压电型多功能振动变换器和高性能涡流传感器,经具有系统自检功能和振动幅值信号输出接口的现场接口箱后直接馈入计算机,继而又充分利用计算机