一种基于虚拟派生结构的损伤识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于虚拟派生结构的损伤识别方法，包括以下步骤：首先，由有限元软件建立待测结构（又称为源结构）未损伤状态下的有限元模型；其次，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶模态数据；然后，以源结构为基础构造一系列的虚拟派生结构并计算出相应的特征频率参数；最后，综合源结构和所有虚拟派生结构的特征频率，通过混合频率灵敏度诊断程序，得出包括损伤位置及程度的源结构损伤识别结果。本技术方案测试设备简单、成本低廉，有效克服了现有测试技术的不足，大幅度提高了损伤识别的准确性，特别适合应用于大型结构的损伤识别中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于土木工程学科的结构损伤识别领域，涉及一种基于虚拟派生结构的损 伤识别方法。
技术介绍
随着国民经济的迅速发展，兴建了大批大型的土木工程结构，如超高层建筑、大跨 度桥梁、大跨度空间屋架等。由于使用年限的增长，以及环境腐蚀、灾害荷载等的影响，这些 结构将不可避免的发生损伤，结构的局部损伤可能导致结构整体的迅速破坏，给人民生命 财产带来巨大损失，必须对结构中的损伤状况作出及时准确的识别，以便于维修加固避免 灾难性的后果发生。传统的损伤识别方法多是可视的局部的实验方法，如超声波方法、磁场方法、温度 场方法等。然而，上述方法均存在如下主要缺陷首先，上述方法要求事先大概知道损伤位 置，因此预判性较差；其次上述方法要求被检测部位设备可以到达，因此工作量大耗费高； 第三，由于上述方法存在如上缺陷，因此不适用于大型土木工程结构的损伤识别。近些年来，研究整体的、实时的、适用于大型结构损伤识别的方法已成为土木、机 械、航空等众多工程
共同关注的热点。其中，利用大型结构振动模态数据的变化来 反演识别其损伤的方法是目前的一种新技术。这类方法的基本原理是结构振动模态数据 是结构物理参数(如质量、刚度等)的函数，因此结构物理参数的变化(结构损伤)必然引起 结构振动模态参数(频率和振型)的变化，利用这些振动数据的变化便可以反过来识别出结 构的损伤状况。然而，由于测试技术的局限性，目前只能测量获得结构振动的前几个低阶模 态，这远远不能满足大型结构损伤识别的需要，换句话说，由测量获得的低阶模态所能建立 的识别方程数目远远小于未知的损伤参数的数目，这是导致目前方法损伤识别失败的最关 键的原因之一。有鉴于此，本专利技术人结合从事结构损伤识别领域研究工作多年的经验，对上述技 术领域的缺陷进行长期研究，本案由此产生。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供，操作简便， 测试设备简单、成本低廉，提高了损伤识别的准确性。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下，包括以下步骤首先，由有限元软件建立待测 结构(又称为源结构)未损伤状态下的有限元模型；其次，由模态测试系统测量获得源结构 振动的前几阶模态(即特征频率及相应的振型)数据，需要测量的模态阶数根据结构的复杂 程度、测量仪器的精度和测试现场条件来综合考虑确定；然后，以源结构为基础构造一系列 的虚拟派生结构并计算出相应的特征频率参数；最后，综合源结构和所有虚拟派生结构的 特征频率，通过混合频率灵敏度诊断程序，得出包括损伤位置及程度的源结构损伤识别结果O所述模态测试系统包括一台无线数据采集仪、多个无线传感器和一套模态分析软件，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶特征频率及相应的振型数据；其中无线传感器布置于待测结构中容易发生损伤的部位，无线传感器的数量可按公式权利要求1.，其特征在于包括以下步骤首先，由有限元软件建立待测结构(又称为源结构)未损伤状态下的有限元模型；其次，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶模态(即特征频率及相应的振型)数据，需要测量的模态阶数根据结构的复杂程度、测量仪器的精度和测试现场条件来综合考虑确定；然后，以源结构为基础构造一系列的虚拟派生结构并计算出相应的特征频率参数；最后，综合源结构和所有虚拟派生结构的特征频率，通过混合频率灵敏度诊断程序，得出包括损伤位置及程度的源结构损伤识别结果；所述模态测试系统包括一台无线数据采集仪、多个无线传感器和一套模态分析软件，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶特征频率及相应的振型数据；其中无线传感器布置于待测结构中容易发生损伤的部位，无线传感器的数量可按公式iialoK3(P)来确定，其中 为有限元模型中单元的总数，■为测量的特征频率 X7NJP的个数。2.如权利要求1所述的，其特征在于所述前几阶模态数据，是指前Γ10阶之间模态数据。3.如权利要求1或2所述的，其特征在于所述虚拟派生结构可以通过在源结构上虚拟布置质量或刚度的办法获得，虚拟质量或刚度的布置位置为无线传感器所在的位置，可以单独布置也可以组合布置，虚拟质量或刚度的大小一般取为源结构未损伤状态下有限元模型中质量矩阵或刚度矩阵对应于传感器位置处数值的109Γ15% ;采用不同的虚拟布置方案便可以获得一系列的虚拟派生结构，所能构造的虚拟派生结构的总数ζ和传感器的数量I之间的关系为2=Il1-1;虚拟派生结构构造好以后，再采用一阶频率灵敏度公式来计算获得虚拟派生结构的前几阶特征频率参数。4.如权利要求1或2所述的，其特征在于所述混合灵敏度诊断程序，包括以下步骤首先，根据源结构和虚拟派生结构未损伤状态下的有限元模型，分别计算出未损伤状态下源结构和虚拟派生结构的前F阶特征频率以及相应的一阶频率灵敏度；然后将测量所得的源结构前《P阶特征频率和各虚拟派生结构的前《P阶特征频率综合在一起，列出损伤前后频率变化量的一阶灵敏度方程，通过广义逆技术求解出所有的未知损伤参数<^0 .1 ;最后通过直方图等形式将计算所得的损伤参数输出即可准确识别出源结构的损伤位置及程度。全文摘要本专利技术公开了，包括以下步骤首先，由有限元软件建立待测结构(又称为源结构)未损伤状态下的有限元模型；其次，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶模态数据；然后，以源结构为基础构造一系列的虚拟派生结构并计算出相应的特征频率参数；最后，综合源结构和所有虚拟派生结构的特征频率，通过混合频率灵敏度诊断程序，得出包括损伤位置及程度的源结构损伤识别结果。本技术方案测试设备简单、成本低廉，有效克服了现有测试技术的不足，大幅度提高了损伤识别的准确性，特别适合应用于大型结构的损伤识别中。文档编号G01N29/04GK102998367SQ20121056108公开日2013年3月27日 申请日期2012年12月21日 优先权日2012年12月21日专利技术者杨秋伟, 杨丽君, 李翠红 申请人:绍兴文理学院本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于虚拟派生结构的损伤识别方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，由有限元软件建立待测结构（又称为源结构）未损伤状态下的有限元模型；其次，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶模态（即特征频率及相应的振型）数据，需要测量的模态阶数根据结构的复杂程度、测量仪器的精度和测试现场条件来综合考虑确定；然后，以源结构为基础构造一系列的虚拟派生结构并计算出相应的特征频率参数；最后，综合源结构和所有虚拟派生结构的特征频率，通过混合频率灵敏度诊断程序，得出包括损伤位置及程度的源结构损伤识别结果；所述模态测试系统包括一台无线数据采集仪、多个无线传感器和一套模态分析软件，由模态测试系统测量获得源结构振动的前几阶特征频率及相应的振型数据；其中无线传感器布置于待测结构中容易发生损伤的部位，无线传感器的数量????????????????????????????????????????????????可按公式来确定，其中为有限元模型中单元的总数，为测量的特征频率的个数。2012105610813100001dest_path_image001.jpg,2012105610813100001dest_path_image002.jpg,2012105610813100001dest_path_image003.jpg,2012105610813100001dest_path_image005.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秋伟，杨丽君，李翠红，
申请(专利权)人：绍兴文理学院，
类型：发明
国别省市：