【摘 要】
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近年来,随着社会经济和科学技术的蓬勃发展,建筑与桥梁结构越来越复杂化,大部分结构会由于其部分单元损伤而引起整体结构的破坏,对国家的经济和人民的生命安全造成不利的影响,因此凸显了对结构健康监测及结构损伤识别研究的重要性。计算机视觉技术的发展,为结构的动态响应测量提供了新的思路。与传统的测量仪器相比,采用计算机视觉技术不需要安装和维护昂贵的传感器设备。目前基于计算机视觉技术,能对结构振动的位移测量进行
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,项目批准号:51778161,项目名称:高层建筑设置摩擦摆型调频质量阻尼器的风振控制性能分析与优化；
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近年来,随着社会经济和科学技术的蓬勃发展,建筑与桥梁结构越来越复杂化,大部分结构会由于其部分单元损伤而引起整体结构的破坏,对国家的经济和人民的生命安全造成不利的影响,因此凸显了对结构健康监测及结构损伤识别研究的重要性。计算机视觉技术的发展,为结构的动态响应测量提供了新的思路。与传统的测量仪器相比,采用计算机视觉技术不需要安装和维护昂贵的传感器设备。目前基于计算机视觉技术,能对结构振动的位移测量进行描述和验证,但在结构损伤定位或者单元损伤程度的量化研究中的应用较少涉及。本文通过将计算机视觉技术与模态参数识别、损伤定位及损伤量化等相关技术结合进行系统研究,形成一套基于计算机视觉测量技术的结构振动测量和结构健康监测及损伤诊断系统。本文主要研究内容如下:（1）系统介绍了本文提出的计算机视觉测量技术框架,以该框架为参考,将计算视觉技术与Harris角检测算法、KLT特征追踪算法、MLESAC算法结合,提出了基于视觉的结构振动位移检测算法。为验证所提出方法的正确性,以某一跨度为5.6米的钢桁架模型为例进行了实测。实验结果表明,该方法能在合理误差范围内测量结构振动响应。（2）比较分析了基于数据驱动的SSI/data和Nex T/ERA两种比较典型的模态参数识别方法,比较了两种算法在求解系统矩阵A和观测矩阵C之间存在着差异。应用上述两种算法,对某一钢桁架结构的振动位移测试数据,进行了结构模态系统参数识别研究。识别结果显示,SSI/data法识别的固有频率和振型等结果要优于Nex T/ERA算法。与此同时,还发现Nex T/ERA算法识别的结果不稳定,易出现虚假模态。（3）将基于数据驱动的SSI/data模态参数识别算法和随机损伤定位向量（Stochastic Damage Localization Vectors,SDLV）方法相结合,利用计算机视觉测量技术对结构振动视频数据的处理,提出了基于计算机视觉技术对进行结构损伤位置识别的方法。为了评估该方法的有效性,以实验室某一5.6m钢桁架模型的振动视频数据为例,对其进行了结构损伤定位的研究。识别结果表明,该方法在合理的精度水平下可以有效地识别结构的损伤位置。（4）在基于计算机视觉的结构损伤定位信息已知的基础上,提出了利用两种优化目标函数进行单一和多单元损伤结构的损伤程度识别方法,并以实验室某钢桁架结构为实例,进行了多种工况下的单元损伤程度识别。识别结果表明,基于两种优化目标函数的损伤程度识别方法均能对结构损伤单元的损伤程度进行有效识别。通过对某钢桁架实例的结构损伤程度识别结果分析表明,基于优化目标函数2的结构损伤程度识别方法,由于增加了指标进行衡量,其识别结果更为精确。
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