結(jié)構(gòu)損傷檢測的智能方法

前言

　　土木工程結(jié)構(gòu)的安全直接關(guān)系到人民生命財產(chǎn)的安全，土木工程基礎(chǔ)設(shè)施的正常運行關(guān)系到國民經(jīng)濟的正常運行。然而，土木工程結(jié)構(gòu)在長達幾十年，甚至上百年的服役過程中，環(huán)境侵蝕、材料老化和荷載效應(yīng)、人為的或自然的突變效應(yīng)等災(zāi)害因素的耦合作用將不可避免地導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的損傷累計和抗力衰減，從而使得抵抗自然災(zāi)害、正常荷載以及環(huán)境作用的能力下降，引發(fā)災(zāi)難性的突發(fā)事故。及時監(jiān)測結(jié)構(gòu)健康狀況，對結(jié)構(gòu)早期損傷進行維修，不僅能夠顯著降低維護費用，而且能夠保證結(jié)構(gòu)性能，延長結(jié)構(gòu)壽命。因此，研究有效的損傷識別、健康監(jiān)測、安全評定、損傷控制及修復(fù)技術(shù)，具有重要的社會與經(jīng)濟價值?！　〗陙?，基于動態(tài)測量信息的土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的研究與應(yīng)用受到了廣泛的關(guān)注并取得了顯著的進展，土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測已成為目前國際上土木工程學科最活躍的研究領(lǐng)域之一。更為可喜的是，隨著現(xiàn)代計算機技術(shù)、現(xiàn)代信息處理與分析技術(shù)和智能材料的發(fā)展，土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方面的研究已取得了階段性的成果，但大型土木工程結(jié)構(gòu)的特殊性（如結(jié)構(gòu)的大型化和復(fù)雜化、材料特性以及約束條件的不確定性給結(jié)構(gòu)物數(shù)學模型的建立帶來的困難性），對大量數(shù)據(jù)和信息的適當選擇、處理、分析和評價的理論研究和軟件開發(fā)的相對滯后，以及由于工程結(jié)構(gòu)／材料損傷的特殊和復(fù)雜性，結(jié)構(gòu)損傷識別技術(shù)已成為了制約結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。盡管國內(nèi)外研究人員在基于動力特性的損傷識別方法方面取得了許多理論和試驗進展，但是，在診斷結(jié)構(gòu)的微損傷、弄清損傷演化規(guī)律、實現(xiàn)健康監(jiān)測方面還存在一系列問題無法解決。其中一個關(guān)鍵問題是，結(jié)構(gòu)早期程度較小的損傷對結(jié)構(gòu)動力特性的影響很小，大量的研究表明，即使結(jié)構(gòu)出現(xiàn)較大損傷，結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)也可能沒有明顯變化，再加上噪聲的影響，現(xiàn)有的許多方法就無法準確識別小損傷。近年來，以光纖傳感器為代表的結(jié)構(gòu)局部應(yīng)變傳感器得到了迅速發(fā)展，基于應(yīng)變測量信息的結(jié)構(gòu)損傷識別技術(shù)研究得到了國內(nèi)外學者廣泛的關(guān)注，尤其是，運用小波或小波包變換提取損傷特征被證明是一種行之有效的方法。智能材料具有傳感，或者傳感與驅(qū)動的雙重功能，能夠與土木工程結(jié)構(gòu)融合在一起組成智能損傷檢測與健康監(jiān)測系統(tǒng)。其中，壓電陶瓷PZT（piezoelectric ceramic）質(zhì)量輕，對本體結(jié)構(gòu)影響很小，可以粘貼在已有結(jié)構(gòu)的表面或埋入新建結(jié)構(gòu)的內(nèi)部對結(jié)構(gòu)進行監(jiān)測。

內(nèi)容概要

　　《結(jié)構(gòu)損傷檢測的智能方法》是作者十余年來在結(jié)構(gòu)損傷識別與健康監(jiān)測方面研究成果的總結(jié)，內(nèi)容包括結(jié)構(gòu)損傷檢測智能技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，基于小波變換的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法，基于數(shù)字攝影測量技術(shù)和圖像處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)動態(tài)位移監(jiān)測方法，結(jié)構(gòu)測量參數(shù)對結(jié)構(gòu)損傷的敏感性，基于動力特性的結(jié)構(gòu)損傷識別方法，以及基于波傳播理論和壓電阻抗技術(shù)的土木工程結(jié)構(gòu)損傷識別方法。　　《結(jié)構(gòu)損傷檢測的智能方法》系統(tǒng)性強，內(nèi)容豐富且屬學科前沿，理論性與實用性兼顧，可作為土建類專業(yè)技術(shù)與科研人員的參考資料，以及高校教師、研究生、高年級本科生參考用書。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 結(jié)構(gòu)損傷檢測的目的與意義1.2 結(jié)構(gòu)損傷檢測方法綜述1.3 結(jié)構(gòu)損傷檢測智能方法現(xiàn)狀本章參考文獻第2章 基于小波變換的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法2.1 概述2.2 基本原理2.3 MATLAB環(huán)境下基于小波變換結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別的軟件實現(xiàn)2.4 試驗驗證2.5 本章 結(jié)論本章參考文獻第3章 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)動態(tài)位移監(jiān)測3.1 引言3.2 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)動態(tài)位移監(jiān)測基本原理3.3 系統(tǒng)構(gòu)成3.4 試驗驗證與工程應(yīng)用3.5 本章 結(jié)論本章參考文獻第4章 結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的損傷敏感性分析與損傷定位4.1 引言4.2 模態(tài)參數(shù)敏感性分析4.3 基于一階振型斜率改變的結(jié)構(gòu)損傷定位4.4 基于一階振型斜率改變的損傷定位數(shù)值算例4.5 本章 結(jié)論本章參考文獻第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法5.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測基本理論5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測試驗研究5.3 本章 結(jié)論本章參考文獻第6章 基于灰色理論的結(jié)構(gòu)損傷定位6.1 灰色系統(tǒng)基本理論6.2 基于灰色相關(guān)性的損傷定位理論6.3 數(shù)值算例6.4 本章 結(jié)論本章參考文獻第7章 基于改進遺傳算法的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法7.1 遺傳算法的基本理論7.2 基于改進多目標遺傳算法的結(jié)構(gòu)損傷大小識別理論7.3 數(shù)值算例7.4 本章 結(jié)論本章參考文獻第8章 基于壓電阻抗的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法8.1 基于壓電阻抗的結(jié)構(gòu)損傷檢測基本理論8.2 基于壓電阻抗的鋼梁損傷檢測8.3 基于壓電阻抗的鋼框架螺栓松動損傷檢測8.4 本章 結(jié)論本章參考文獻

章節(jié)摘錄

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初是為模擬人的大腦功能而提出來的。大腦是由生物神經(jīng)元構(gòu)成的巨型網(wǎng)絡(luò)，是一種大規(guī)模的并行處理系統(tǒng)，它具有學習、聯(lián)想記憶、綜合等能力，并有巧妙的信息處理方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是由大量的、功能比較簡單的神經(jīng)元互相連接而構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用它可以模擬大腦的許多基本功能和簡單的思維方式。通過對網(wǎng)絡(luò)進行訓練，網(wǎng)絡(luò)可以獲得相關(guān)信息，并將信息存儲在神經(jīng)元的連接權(quán)值中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、容錯性、魯棒性等特點，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于金融、圖像處理、數(shù)字通信、醫(yī)療、化學工程、土木工程等各個領(lǐng)域。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行損傷識別，多采用多層BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，學習、訓練算法較為成熟，對多層BP網(wǎng)絡(luò)，采用適當?shù)臋?quán)值和激活函數(shù)，可以對任意非線性映射進行任意程度的近似?！　u等早在1992年就利用BP網(wǎng)絡(luò)對一個三層剪切框架結(jié)構(gòu)進行損傷識別，以對樓層加速度時程響應(yīng)進行傅里葉變換得到的加速度幅值譜作為網(wǎng)絡(luò)輸入，正確地實現(xiàn)了特定樓層的損傷識別。Elkordy等對一個五層框架模型的各種損傷狀況進行有限元分析建模，通過有限元分析得到的訓練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，訓練后的網(wǎng)絡(luò)成功檢測了實際框架結(jié)構(gòu)的損傷。這說明，用有限元分析得到的訓練樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓練是可行的。Barai和：Pandey對一座2l根桿件的桁架橋用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行了檢測，網(wǎng)絡(luò)輸入取為活動荷載沿著桁架的下弦桿勻速運動時下弦桿各個節(jié)點的位移響應(yīng)，桁架的各個節(jié)點在損傷和未損傷狀態(tài)下的位移必然不同，各個桿件面積（損傷狀況）作為網(wǎng)絡(luò)輸出。網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果表明，并不是網(wǎng)絡(luò)的輸入信息越多，網(wǎng)絡(luò)的性能越好，適當選擇測試節(jié)點的位置，一個節(jié)點信息作為輸入的網(wǎng)絡(luò)比多個節(jié)點信息作為輸入的網(wǎng)絡(luò)性能更好，這點在實際應(yīng)用中有重要意義。徐宜桂等采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一鋼筋混凝土梁進行損傷診斷，網(wǎng)絡(luò)輸入為單元各個節(jié)點處振型曲率相對于未損傷結(jié)構(gòu)的變化值，不同的輸出節(jié)點表示不同的損傷位置，各個輸出節(jié)點的值表示損傷程度。王柏生等就模型參數(shù)誤差對用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)構(gòu)損傷識別的影響進行了理論分析、數(shù)值模擬及試驗分析。理論分析表明，適當?shù)臉?gòu)造輸入向量，可以減小模型參數(shù)誤差對結(jié)構(gòu)損傷識別的影響；數(shù)值模擬表明，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)構(gòu)損傷識別受模型參數(shù)誤差影響很小，在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時。

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