寇晓娜[1]2008年在《基于挠度影响线的桥梁结构损伤识别方法初步研究》文中提出桥梁是交通运输系统的重要组成部分,桥梁结构的健康状态是交通运输系统正常运转的前提。由于设计、施工、管理、环境腐蚀、自然灾害等原因,目前已有不少桥梁发生老化、破损、裂缝等现象。桥梁结构一旦发生破坏,将会对国民经济、社会稳定和人民财产产生直接的重大影响。因此,对桥梁结构进行损伤识别研究有着重要的理论意义和实用价值。本文在目前桥梁结构损伤识别研究现状和存在问题的基础上,在结构损伤识别领域首次提出运用挠度影响线(包括一、二阶导数)进行桥梁结构损伤识别的方法(有关文献表明,迄今为止,该方法尚未用于结构损伤识别)。主要工作如下:①简要介绍了论文的选题背景和意义,然后对目前国内外桥梁结构损伤识别研究现状做了比较详细的综述,最后阐明了本文的研究目的及主要内容。②由于本课题的研究对象是针对量大面广的中小跨径钢筋混凝土公路梁桥,所以对其进行了比较详细的总结,以有针对性地对其重点病害进行损伤识别。③介绍了基于挠度影响线的桥梁结构损伤识别的基本原理,利用力学公式和编制计算机程序分别对一简支矩形梁进行损伤识别数值仿真,模拟了单一损伤和多处损伤,不同损伤位置以及不同损伤程度等多种损伤状态,探讨了集中力移动速度对损伤识别的影响,并进行了室内模型试验验证,结果表明,基于挠度影响线(包括一、二阶导数)的损伤识别方法有良好的识别效果,它不仅能准确地确定简支梁的损伤及损伤位置,而且能识别出损伤的程度。
黄鹏[2]2006年在《基于神经网络和模态分析的桥梁损伤识别》文中研究指明随着我国交通事业的快速发展,公路网密度不断提高,大跨度桥梁不断涌现。但是许多桥梁在使用过程中由于种种原因可能会发生不同程度的损伤、开裂或老化,从而埋下隐患,造成重大事故,危害人民群众生命安全并导致财产的损失。因此,对桥梁结构进行损伤识别和早期预报,及时掌握桥梁运营下的健康状况具有重要的意义。本文在研究了国内外桥梁结构健康监测系统、结构损伤识别和神经网络资料的基础上,利用有限元ANSYS和自编的VB程序将BP神经网络和模态分析理论相结合应用于桥梁损伤识别中,取得了理想的结果。首先,本文详细探讨利用几种常用的结构损伤识别方法进行桥梁结构损伤识别的理论,主要从静态识别、动态识别和人工智能识别叁方面系统的介绍了各种方法的理论、公式及运用。其次,通过对BP神经网络基本原理的阐述,以及BP神经网络应用于损伤识别的基本原理,利用VB软件编制了相应的可视化程序,并以一经典的简支矩形梁的例子论证了程序的可靠性。再次,本文详细地研究了损伤识别的曲率模态法和柔度曲率法,阐述了结构损伤与模态变化的关系,并以一个叁跨连续梁的算例,对单损伤和多损伤识别进行了研究。最后,以广州麓景路立交桥项目为背景,利用曲率模态方法和BP神经网络理论相结合的损伤识别技术,对该桥进行了损伤定位和损伤程度识别,取得了较好的效果。研究表明:基于BP神经网络和模态分析理论的桥梁损伤识别方法可用于识别混凝土梁桥结构损伤位置和损伤程度。该方法具有广阔的应用前景,对于预测评价桥梁结构的健康状况将具有十分重要的意义。
左春愿[3]2016年在《基于机电阻抗技术的结构损伤识别方法研究》文中研究指明随着国内社会经济的迅速发展,各种大型复杂工程结构不断涌现,日益向大型化、复杂化和智能化方向发展。这些重要工程结构的安全监测和损伤识别越来越受到学术界和工程界的重视。压电智能材料的成功应用,为基于机电阻抗法的结构损伤识别技术的发展提供了机遇。机电阻抗技术集激励和传感于一体,具有主动自感知的优良特性,属于高频局部损伤探测技术的范畴,对结构早期微小损伤非常敏感,并且可以隔离环境或远程荷载,适合结构在线监测。近年来,机电阻抗技术在航空航天、机械工程和土木工程等领域逐渐得到应用。但是,机电阻抗技术在阻抗建模、数据分析以及损伤识别等方面仍然存在很多挑战。本文分别针对埋入型和表面粘贴型机电阻抗传感器(EMIS),研究了传感器与结构之间相互作用的阻抗分析模型,建立了基于阻抗信息的结构损伤识别方法,验证了所提方法在大坝以及管道系统中应用的可行性。本文主要工作包括以下几个方面：(1)基于机电阻抗传感器的叁维耦合振动原理,通过分析埋入型机电阻抗传感器的力学特性,建立了机电阻抗传感器与主体结构相互作用的叁维等效机电阻抗模型。推导了叁维机电阻抗传感器与主体结构耦合电导纳方程。(2)提出了应用结构等效机械阻抗信息识别结构损伤的方法。该方法从实测电导纳信号中提取出结构等效机械阻抗,利用结构等效机械阻抗的变化实现对结构损伤状况的识别研究。将改进的机电阻抗技术应用于混凝土结构安全监测的试验研究中,验证了该方法的有效性。通过引入均方根偏差(RMSD)指数与相关系数(CC)指数,反映了结构固有属性的变化程度。通过研究发现,采用改进的机电阻抗技术比利用实测电信号来监测结构安全状况更加真实有效。(3)针对粘贴型机电阻抗传感器与管道结构的耦合振动体系,建立了考虑粘结层的管道结构机电阻抗模型,推导了传感器-管道结构的耦合电导纳方程。基于该方程,从实测电导纳信号中提取出结构等效机械阻抗。试验验证了利用结构等效机械阻抗来进行结构损伤识别研究的可行性和有效性。(4)基于获取的结构等效机械阻抗,提出了一种结构损伤敏感因子,建立了多传感器数据融合的损伤定量识别方法。开展直管道与K型管结点模型试验。从实测电导纳信号中提取结构等效机械阻抗和结构损伤敏感因子,提出了损伤指数RMS D,探讨与损伤类型相对应的RMSD指数变化规律,定量地描述管道结构局部损伤的发展过程以及发展程度,并判断管道损伤的位置。试验中,通过合理布设机电阻抗传感器网络,为利用多个传感器数据定量识别直管道与K型管结点中裂纹损伤提供基础。
廖威[4]2016年在《基于健康监测系统的桥梁结构承载能力评估关键问题研究》文中进行了进一步梳理承载能力评估是桥梁结构健康监测的重要内容之一,也是目前桥梁结构健康监测领域的研究热点和难点。结构损伤的概率度量和车辆荷载效应概率分布的不确定性估计是既有桥梁结构承载能力评估的前提,在结构可靠度理论框架下发展与设计阶段承载能力验算相衔接的承载能力评估方法,则是既有桥梁结构承载能力评估的核心任务。本文针对上述关键问题开展研究,主要工作包括:(1)对桥梁结构健康监测发展状况和承载能力评估研究进展进行综述。介绍了桥梁结构健康监测的概念、组成、工程应用现状以及进展与不足,全面综述了包括结构损伤识别方法、车辆荷载及其效应估计方法以及承载能力评估方法在内的既有桥梁结构承载能力评估关键技术研究现状。发展并完善了桥梁结构健康监测系统架构,并扼要介绍了广州新光大桥结构健康监测系统。(2)开展基于时间序列的损伤概率分析方法研究。传统的基于时间序列的损伤识别方法一般只能给出结构是否发生损伤的简单判断,而未能给出结构发生损伤的概率度量。本文利用结构响应时间序列构建了残差指标、前叁阶指标和欧氏距离指标这叁个损伤指标,并研究了所构建的损伤指标的概率分布,在此基础上提出了损伤阈值的基本概念以及损伤概率的计算方法,可以从概率层面有效量化结构发生损伤的可能性。同时,从损伤概率的角度提出了损伤指标敏感性和抗噪性评价的新思路,通过数值模拟对不同损伤指标的敏感性和抗噪性进行了对比研究。最后,基于实测数据将所提方法应用于试验模型和广州新光大桥钢拱桥吊杆的损伤概率分析,验证了所提方法的有效性。(3)开展车辆荷载效应概率分布的鲁棒贝叶斯估计方法研究。传统的车辆荷载效应截口分布分析一般只考虑“单一最优参数”与“单一概率模型”,忽视了车辆荷载效应数据中所蕴含的参数与模型两个层面的不确定性。本文以荷载效应数据获取过程中的不确定性为切入点,以贝叶斯理论框架为基础,提出了针对参数层面不确定性的贝叶斯参数估计方法以及针对模型层面不确定性的贝叶斯模型选择方法,最终获取“参数后验概率分布”与“多个概率模型的相对权重”,从而为车辆荷载效应概率分布提供了更为稳健的估计方法。基于实测数据将所提方法应用于广州新光大桥构件的车辆荷载效应截口分布估计,在此基础上对后续使用期内车辆荷载效应最大值概率分布进行了外推预测。(4)开展基于可靠度理论的既有桥梁结构承载能力评估方法研究。为了使既有桥梁结构承载能力评估方法与新建桥梁结构设计中的承载能力验算方法相衔接,本文采用年失效概率相等法确定既有桥梁后续使用期的目标可靠指标,并基于前述损伤概率分析结果及人工检测数据确定结构构件退化后的抗力统计参数,基于前述鲁棒贝叶斯评估方法更新车辆荷载效应的概率分布。综合更新后的目标可靠指标、构件抗力统计参数及荷载效应概率分布,提出了基于可靠度理论的结构构件抗力评估方法,为既有桥梁结构承载能力评估提供了直观的、易于工程应用的抗力利用率结果。将所提方法应用于广州新光大桥桥面系钢纵横梁及拱肋吊杆等关键构件的承载能力评估,验证了所提方法的可行性。研究表明,所提出的基于时间序列的损伤概率分析方法可以为结构发生损伤提供科学的概率度量;所发展的车辆荷载效应概率分布的鲁棒贝叶斯估计方法可以对荷载效应概率分布作出更为稳健的估计;在上述工作基础上所建立的基于可靠度理论的结构构件抗力评估方法,可以对既有桥梁结构承载能力作出更为合理的评估。上述方法在广州新光大桥关键构件承载能力评估中的成功应用,验证了所提出方法的有效性和工程实用性。
何世茂[5]2008年在《网架结构损伤检测研究》文中指出空间网架结构体系整体刚度好,技术经济指标优越,尤其能够满足建筑造型丰富等要求,因而在大跨度公共建筑中被广泛采用,如体育馆、展览馆、候机厅、车间等。结构在长期服役期间,由于疲劳累积、环境腐蚀及自然灾害等原因,可能出现各种损伤,如不及时发现,则会造成损伤的扩展,甚至会导致整体结构的倒塌,因此及时进行结构损伤识别是十分必要的。对于简单结构,已经存在比较成熟的方法,但是对于网架结构这样的大型复杂结构,由于种种困难的存在,现有的方法难以在实际工程中应用。因此研究适用于网架结构的损伤检测方法将具有重大工程意义。结构动力特性和结构物理参数直接相关,结构物理参数的损伤变化将引起相应动力特性的改变。基于振动的损伤识别方法是以结构动力试验为基础,通过对动力试验所测数据进行综合分析,从而判断损伤的出现、位置和程度。本文结合具体研究对象对结构损伤诊断的敏感动力参数指标作了详细的研究,主要内容有:阐述了国内外的研究现状,论述和研究了基于动力参数进行结构损伤诊断的理论与方法。具体讨论了基于频率、振型、刚度、柔度的损伤识别技术,并以实际桁架算例模型验证比较了正规化的频率变化率、振型曲率、柔度曲率对损伤识别的效果。尝试性地提出了网架结构损伤识别叁步法:第一步识别损伤的大致区域,第二步识别损伤的具体杆件,第叁步识别杆件损伤程度。该方法能够克服目前方法中对大型复杂结构进行损伤识别的困难,并有助于提高识别效率,使得对大型复杂结构的损伤定位成为可能。基于曲率模态理论,说明了曲率模态用于损伤识别的可行性,讨论了曲率模态指标识别网架结构损伤的局限性,并由此改进了曲率模态指标公式,将改进曲率模态指标用于识别网架结构损伤区域,大量算例表明,改进曲率模态指标可较好定位损伤区域。基于模态应变能理论,提出损伤前后模态应变能变化(MSEC)这一损伤定位指标,并能过数值仿真验证了低阶MSEC对损伤的准确识别;并分析了不同损伤程度对MSEC的影响,比较了MSEC对不同位置损伤的敏感性。假定损伤前后不改变杆件的模态应变能,推导了识别损伤程度的指标,通过不同损伤程度,不同位置损伤数值仿真,验证了该指标的准确性。从以上分析得出网架结构损伤识别叁步法可准确评估结构损伤状态,说明该方法的有效性和实用性,具有一定的现实意义和实用价值。
陈志刚[6]2007年在《梁桥混凝土开裂的非线性振动及损伤识别》文中研究说明开裂是混凝土结构常见的损伤形式。近年来，基于振动响应的早期开裂的识别成为损伤识别领域研究的热点，大部分研究者在他们论文中假定裂缝在结构振动过程中一直处于张开状态。事实上开裂给结构带来的影响，除了直接的刚度折减和阻尼的变化，更重要的是它在局部空间上改变了结构的振动形式：在发生损伤之前，结构的振动存在或多或少的非线性特性；损伤出现后，由于裂缝的存在，在结构振动下，裂缝时张时合，使结构振动呈现明显的非线性。本文首先从结构开裂模拟方法入手，总结了结构健康监测领域关于结构开裂模拟的各种方法：局部刚度折减、分离的弹簧模型以及二维或叁维复杂模型，通过比较找出了最适合模拟结构实际开裂的方法，并用前人研究的实验数据验证了其可靠性。接着通过在有限元模型中引入非线性单元，模拟了裂缝“开合”效应在单自由度体系和带裂缝的悬臂梁结构中的影响：即结构在振动过程中，由于裂缝一张一合而引起的非线性效应对结构振动响应的影响。分析表明裂缝“开合”效应给结构动力响应带来最大的特点是高次谐波扰动的出现。自由振动时，由于裂缝的“开合”，结构瞬时频率不断在完好结构频率和裂缝完全张开时的频率之间来回变化。裂缝损伤程度越大，瞬时频率变化的带宽也越大。在外力谐振荷载作用下，裂缝“开合”引起的非线性效应能明显体现出来。将结构动力响应信号进行EMD分解，提取了反映损伤程度的指标能量扰动比C_(disturb)~E：IMF分量在相同时域范围内的能量比。通过比较结构上不同位置响应信号的能量扰动比C_(disturb)~E，C_(disturb)~E具有初步判断损伤发生位置的潜力。最后结合桥梁实际的损伤类型，通过有限元计算详细模拟了横隔板开裂和横隔板连接钢板损坏这种多片式T梁桥中最易出现的损伤形式，分析它给结构静动力性能带来的影响。考虑裂缝“开合”效应时，计算了不同横隔板局部损伤程度下结构的非线性振动响应的损伤指标C_(disturb)~E。
孙学伟[7]2013年在《复杂结构中导波的传播机理与结构损伤识别研究》文中研究指明工程结构广泛的应用于生产和生活中的各个领域，近些年来工程结构方面的事故层出不穷，其安全性和可靠性越来越备受关注。结构健康监测技术能够实现对结构的实时、在线、主动监测，成为一个研究热点。目前基于超声导波的结构健康监测技术的应用主要局限于板状，管状等简单结构，对于其在工程实际中复杂大型结构中的应用研究较少。因此探讨利用基于导波方法对复杂结构进行损伤检测具有重要的现实意义。本文以导波的基本理论为基础，利用有限元仿真和实验相结合的方法对导波在复杂结构(厚梁、压力容器和高铁轮轴)中的传播机理进行了研究，分析了损伤对导报传播的影响。在此基础上对真实的损伤(疲劳裂纹)，真实的工况状态(固液耦合状态)进行了研究，并且引入了基于损伤识别方法。论文首先阐述了导波的基本理论，其中包括无限介质中的弹性波、弹性半空间的平面谐波、无限大薄板中导波和空心圆柱结构中的导波等。推导了自由板以及空心圆柱结构中的频散方程，并开发了导波频散特性分析软件。引入有限元仿真方法对导波传播，驱动器、传感器和损伤进行数值建模。搭建实验平台并介绍了实验信号处理方法。提出了基于导波的结构健康性监测技术中激励频率选择的标准化流程。综合考虑了影响导波激励中心频率选择的各种因素，如：选取适当的导波模式、降低频散效应的影响、增加导波信号的幅值、提高信号时域分辨率和抑制局部对称效应，考虑固液耦合状态等。基于以上分析优化了激励信号的参数通过在厚梁结构中引入切槽损伤和疲劳裂纹损伤，研究发现：结构中的非对称型损伤会引起导波的模式转换(S0模式和A0模式互相转换)，对称型损伤不引起导波的模式转换。当损伤角度不变时，损伤反射波信号的幅值随损伤等增大而增大，到达时间也随之滞后。除此之外，利用导波方法对真实的疲劳裂纹进行损伤识别，并与切槽损伤结果进行对比。对压力容器中导波的传播机理进行了研究，利用形状相似原则分析了导波在压力容器中传播时的频散性。通过对比理论群速度，有限元仿真群速度和实验群速度验证了该原则的正确性。分析了导波在压力容器结构中传播时沿周向传播的周向导波和沿轴向传播的叁种导波模式：扭转模式，纵向模式与弯曲模式。综合考虑模式的可激发性、可重复性、频散特性、传播速度、对损伤的敏感性以及对固液耦合情况下导波能量的泄漏的抑制等因素，最终选择L(0,2)模式监测结构损伤。建立了压力容器结构的有限元模型，数值模拟了弹性导波在结构中的传播情况以及导波与各结构孔洞的作用情况。利用实验信号与有限元仿真信号的对比，实验结果与数值仿真记过具有很好的一致性，验证了有限元模型的正确性。根据导波在压力容器中的传播路径，利用Tof法，结合有限元仿真曲线分析了实验信号的波包成分以及各波包的形成原因。实验结果与理论分析具有较好的一致性，证明了理论分析的正确性以及基于导波的结构健康监测技术在压力容器的无损检测中应用的可行性。对于变截面厚壁结构(高铁轮轴)，常规的“单发多收”的监测方法不再适用。由于高铁轮轴是轴对称的结构，当结构中存在损伤时，这种对称的环境将被破坏，对称模式的导波将向非对称模式转换。在结构中引入对称排布的驱动器同时激励，将抑制导波中的非对称模式，继而仅激发出对称的纵向模式，当对称的纵向模式与损伤作用后将发生模式转换，形成弯曲模式，弯曲模式的产生将引起质点周向的振动，通过获取结构中相应区域质点的周向振动就可以判断结构中是否存在损伤。此方法不受轮轴壁厚和变截面的限制，大大提高了该方法在工程实际中应用的可行性，除此之外，该方法对微小损伤非常敏感，适合监测结构中的初始裂纹。
邵云飞[8]2007年在《桁架结构损伤识别方法研究》文中研究表明土木结构在长期运行过程中不可避免地出现各种损伤，为了确保结构使用的安全性和耐久性，通过一定的检测手段和方法判断结构的损伤状态已经成为国内外学术界和工程界的研究热点。结构动力特性和结构物理参数直接相关，结构物理参数的损伤变化将引起相应动力特性的改变。基于振动的损伤识别方法是以结构动力试验为基础，通过对动力试验所测数据进行综合分析，从而判断损伤的出现、位置和程度。本文结合具体的研究对象(桁架结构)对结构损伤诊断的敏感动力参数指标作了详细的研究。主要内容有：阐述了国内外的研究现状，论述和研究了基于动力参数进行结构损伤诊断的理论与方法。编写ANSYS二次开发语言APDL程序，实现结构不同损伤工况下的的模态自动求解过程，并定义APDL中多维数组参数，完成不同损伤工况下计算得到的模态参数的存储，最终将提取的模态信息写入结果数据文件中。具体讨论了基于频率、振型、刚度、柔度的损伤识别技术，并以实际桁架算例模型验证比较了正规化的频率变化率、振型曲率、柔度曲率对损伤识别的效果。根据桁架结构的杆单元应变特点，提出应变模态改变率这一损伤指标，并通过数值仿真验证了仅一阶应变模态改变率对损伤的准确识别；并分析了不同程度损伤对应变模态改变率的影响，比较了不同杆的应变模态对损伤的敏感性。在应变模态的基础上，进一步提出了模态应变能改变率作为结构损伤因子，采用空间网架结构模型进行了验证计算，得到了更加优于应变模态的识别效果。并以模态应变能改变率作为特征参数构造BP神经网络，对网架结构的杆单元进行了损伤位置及程度的识别，取得了较为理想的结果。制作实际的钢桁架模型，利用动态信号采集分析仪对模型进行了动力特性的测定。采用仿真试验对模型结构进行了模拟扫频激振，并以共振激振的方式，获得结构应变模态，并验证了应变模态改变率这一损伤指标有效性和可行性。从以上分析得出应变模态及模态应变能改变率对损伤状态的较好评估，说明了该参数的有效性和实用性，从而具有一定的现实意义和实用价值。
黄天立[9]2007年在《结构系统和损伤识别的若干方法研究》文中研究说明近年来，结构健康监测系统越来越多的安装到桥梁、大跨空间结构、海洋平台等大型土木工程结构中，但作为健康监测系统核心技术之一的系统识别和损伤识别技术仍未从根本上得到解决，严重限制了结构健康监测系统的功能。因此，进一步深入研究能适应大型土木工程结构实时健康监测系统需要的模态参数识别和损伤识别方法具有重要的理论意义和工程实际应用价值。本文将新的信号处理方法(HHT变换、小波变换)和计算智能技术(遗传算法)引入到土木工程结构的系统识别和损伤识别中，研究了它们在土木工程结构模态参数识别和损伤识别应用中存在的问题，为发展切实满足结构健康监测系统需要的系统识别和损伤识别技术提供了可供选择且有效的手段。本文的主要研究工作如下： 1．首先简要介绍了结构健康监测系统研究的发展现状，指出结构系统参数识别和损伤识别是结构健康监测系统的核心技术之一，值得进一步研究。其次对传统的和基于环境激励的结构模态参数识别、基于振动的损伤识别研究进行了综述，特别对基于小波变换和HHT变换的模态参数识别和损伤识别研究进行了详细综述。最后阐明了本文的主要研究内容。 2．研究了Hilbert-Huang变换的基本理论、方法及其存在的一些问题，应用HHT方法对单自由度结构的刚度突变和渐变两种损伤情况进行了研究，识别了损伤发生的时刻及程度。 3．通过数值模拟分析研究了HHT变换中经验模式分解(EMD)所得固有模式函数(IMF)的正交性，指出其存在不正交的问题，提出了正交化经验模式分解方法予以改进，获得了完全正交且满足固有模式函数要求的IMF分量，完善了Hilbert-Huang变换方法。数值算例的分析结果验证了方法的正确性和有效性。应用正交化经验模式分解方法对地震记录进行了分析研究，通过对比正交化处理IMF分量前后所获得的Hilbert谱、Hilbert边际谱，指出正交Hilbert谱和正交Hilbert边际谱能真实地定量描述地震记录的频谱能量成分。 4．系统研究了基于HHT变换和小波变换的结构模态参数识别问题。针对小波变换识别模态参数的时频分辨率、端点效应、小波基参数的优化选择和HHT变换识别模态参数中存在的EMD模态分解能力、Hilbert变换的端点效应等问题进行了详细的理论分析。通过数值模拟和实测数据比较了二者的性能，结果表明：在稀疏模态结构中，二者识别效果都很好；在密集模态结构中，小波变换的识别效果较优；二者都能应用于环境激励下的结构模态参数识别，且识别的阻尼结果较传统的半功率带宽小。此外，针对HHT方法在密集模态参数识别方面的不足，
焦莉[10]2006年在《基于数据融合的结构损伤识别》文中提出结构服役期间由于受到使用荷载和各种突发性因素的共同影响，从开始就面临着一个结构损伤的问题。随着结构使用年限的增加，损伤不断积累发展，当损伤累积到一定程度会造成结构抗力的衰减，降低结构的安全性、适用性和耐久性，极端情况下还会导致整个结构的破坏。所有这些都迫切要求采取科学的技术手段及方法对现役土木工程结构及基础设施进行健康监测，以便尽早发现损伤，及时采取有效地预防和修复措施。而损伤识别技术是其中最为关键性的环节，大力开展结构损伤识别技术的研究具有重要的理论价值和现实意义。在此背景下，本论文结合国内外在结构损伤识别领域的研究现状，围绕数据融合、小波分析和识别算法等问题进行了研究，主要工作包括以下几方面： (1)改进多传感器数据融合中的一致性算法。在对现有一致性算法用于多传感器数据融合研究的基础上，提出一种改进算法。该算法计算简单，能够克服现有一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点，并对支持矩阵进行模糊化处理，避免了人为定义阈值带来的主观误差。数值计算表明此方法可获得较好的融合结果，并且能够有效地减小由于扰动因素造成地融合结果的误差。 (2)提出融合同质多传感器数据信息的结构损伤识别方法。从小波分析的Lipschitz指数出发，分析了白噪声和损伤信号的小波系数模极大值多分辨分析的特点，阐述了小波降噪和信号奇异性识别原理。以结构加速度响应信号作为研究对象，应用状态空间法建立了结构动力系统数学模型。通过对一个五层框架结构的数值计算表明：不同位置的传感器信号表征结构损伤特性的能力是不同的，每一传感器只能描述其附近区域结构的工作状态；距离损伤位置相同的两结构层传感器加速度响应信号进行对比，较低结构层响应信号对损伤的敏感性强于较高结构层。若加速度传感器数量有限，则应尽量布置在较低层更有效；基于数据融合和小波多分辨分析提出的同质多传感器数据融合的结构损伤识别方法，在部分传感器性能降低(如受到噪声污染)，甚至是完全失效的情况下，仍然能够对结构损伤做出正确判断。 (3)基于小波包分解技术、“能量-损伤”特征提取和ART2强大的模式分类功能，提出一种结构多损伤识别方法。通过数值分析比较了结构在不同损伤工况下，各层加速度响应信号和融合后的加速度响应信号频带能量变化的分布，认为以融合计算后信号频带能量变化构造的特征向量对结构不同损伤工况更敏感。采用基于自适应共振理论的ART2神经网络作为模式识别工具，并利用改进的ART2算法将网络输入矢量范围拓展到整个平面。五层框架结构的数值计算表明，该方法能够用于结构多损伤识别，且具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。 (4)采用分步识别的思想，构建耦合神经网络的叁级损伤识别模型。第一级识别是利用ART2神经网络确定有损伤的层，并采用主成分分析方法对网络高维输入变量降维，
参考文献：
[1]. 基于挠度影响线的桥梁结构损伤识别方法初步研究[D]. 寇晓娜. 重庆交通大学. 2008
[2]. 基于神经网络和模态分析的桥梁损伤识别[D]. 黄鹏. 华中科技大学. 2006
[3]. 基于机电阻抗技术的结构损伤识别方法研究[D]. 左春愿. 大连理工大学. 2016
[4]. 基于健康监测系统的桥梁结构承载能力评估关键问题研究[D]. 廖威. 华南理工大学. 2016
[5]. 网架结构损伤检测研究[D]. 何世茂. 昆明理工大学. 2008
[6]. 梁桥混凝土开裂的非线性振动及损伤识别[D]. 陈志刚. 同济大学. 2007
[7]. 复杂结构中导波的传播机理与结构损伤识别研究[D]. 孙学伟. 上海交通大学. 2013
[8]. 桁架结构损伤识别方法研究[D]. 邵云飞. 兰州理工大学. 2007
[9]. 结构系统和损伤识别的若干方法研究[D]. 黄天立. 同济大学. 2007
[10]. 基于数据融合的结构损伤识别[D]. 焦莉. 大连理工大学. 2006
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