橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別綜述
2016-09-18
1、基于模態(tài)分析得橋梁檢測方法
模態(tài)是結(jié)構(gòu)的固有振動特性，每一個模態(tài)具有特定的固有頻率、阻尼比和模態(tài)振型。這些模態(tài)參數(shù)可以由計算或試驗分析取得，這樣一個計算或試驗分析過程稱為模態(tài)分析。通常，模態(tài)分析都是試驗模態(tài)分析。振動模態(tài)是彈性結(jié)構(gòu)的固有的、整體的特性。因此，模態(tài)分析是橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別和橋梁結(jié)構(gòu)的故障診斷的重要方法，只要研究出了橋梁損傷前和損傷后的模態(tài)之間的區(qū)別便可以知道橋梁損傷，很多研究人員對模態(tài)分析在橋梁結(jié)構(gòu)損傷中的應用做了相當大量的和有成效的工作。目前得到廣大研究者普遍認同的一種最有前途和有效的方法就是結(jié)合系統(tǒng)識別、振動理論、振動測試技術(shù)、信號處理、信號采集與分析等跨學科技術(shù)的試驗模態(tài)分析方法。
2、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的損傷識別
神經(jīng)網(wǎng)絡損傷識別是以結(jié)構(gòu)模擬發(fā)生的損傷訓練為樣本集合，根據(jù)當前狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)損傷指標直接進行損傷診斷的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡法具有線性和非線性映射能力，同時還具備自組織、自適應的學習能力，神經(jīng)網(wǎng)絡法特有的容錯能力使得其能代表諸多領域的未知模型系統(tǒng)。在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡法的最大優(yōu)點是增強了環(huán)境振動條件下的數(shù)據(jù)信號處理能力，很好地解決了因環(huán)境噪聲引起的橋梁動力參數(shù)損失或誤差大的問題。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很多優(yōu)點，但是同時，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行損傷識別還有很長的路要走。主要在模型誤差、測量誤差、測量數(shù)據(jù)完備、網(wǎng)絡訓練時長、訓練所需樣本量等方面做大量工作。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法的主要局限性在于訓練數(shù)據(jù)集的獲取，該法的識別的準確與否在很大程度上決定于訓練數(shù)據(jù)集的完備程度和延續(xù)性。
3、基于小波分析的損傷識別
小波分析具有多分辨率的特點，不管是在時域，還是在頻域都有表征信號局部信息的能力，小波分析作為一種信號處理方法，在損傷檢測與診斷中取得了很大的進展。時頻分析方法主要包括小波分析和小波包分析，近年又出現(xiàn)了Hilbert-Huang變換。在國內(nèi)，科研工作者利用小波奇異性理論對損傷結(jié)構(gòu)的振動信號進行分析，判斷結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷的時刻，并且給出了結(jié)構(gòu)損傷的分類識別方法。小波包分析不僅對低頻部分分解，同時也可以對高頻部分進行分解，所以小波包分析比多分辨分析更為精細。小波包變換可以提取由穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)信號所合成的信號特征，具有任意的時一頻分辨率。特別是在獲取到的檢測型號出現(xiàn)模糊的波狀圖時，利用小波或者小波包可以容易的檢測出信號中間所包含的橋梁結(jié)構(gòu)損傷信息。有限元數(shù)值分析表明基于小波損傷因子損傷識別程序?qū)τ谕蛔儞p傷和線性時變損傷是有效的。
4、基于環(huán)境激勵的損傷識別
基于環(huán)境激勵下的損傷識別方法主要包括峰值拾取法和頻域分解法等。峰值拾取法就是根據(jù)頻率響應函數(shù)在固有頻率附近出現(xiàn)峰值的原理，用隨機響應的功率譜函數(shù)代替頻率響應函數(shù)，這種方法具有操作簡單、識別速度快的優(yōu)點，但是它不能識別密集模態(tài)和阻尼比的結(jié)構(gòu)。頻域分解法是峰值拾取法的延伸，是在白噪聲激勵下的頻域識別方法，它的原理是對響應的功率譜進行奇異值分解，將功率譜分解為對應多階模態(tài)的一組單自由度系統(tǒng)功率譜。此種方法識別精度高，具有較強的抗干擾能力。
鑒于橋梁結(jié)構(gòu)的本身特點，到目前為止只有時間序列法中的ARMA模型法能夠較好應用到結(jié)構(gòu)損傷識別中。在利用簡單結(jié)構(gòu)進行數(shù)值模擬分析驗證方法可行性的基礎上，提出利用隨機減量技術(shù)結(jié)合ITD方法、自然激勵技術(shù)結(jié)合特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法形成兩種時域聯(lián)合算法對混凝土結(jié)構(gòu)進行模態(tài)參數(shù)識別，并分別給出了方法的操作流程。然后通過分別模擬車載、風載、地震等激勵，并建立橋梁結(jié)構(gòu)的有限元模型，對模型進行了數(shù)值仿真模擬，研究了基于不同環(huán)境激勵下對橋梁結(jié)構(gòu)進行模態(tài)參數(shù)識別的有效性、適用性、穩(wěn)定性，對方法的優(yōu)缺點進行了統(tǒng)一的分析。但是在城市環(huán)境噪聲影響較大的情況下這種識別方法存在不準確的危險。
5、基于模糊數(shù)學法的結(jié)構(gòu)損傷識別展望
模糊數(shù)學在社會科學中的應用很廣泛，已經(jīng)應用到社會科學的各個方面，并且取得了很好的效果，能夠幫助人們做出準確的優(yōu)異的判斷。工程領域中，同樣存在著很多模糊的問題，很多用語言都難以描述清楚，用傳統(tǒng)的經(jīng)典數(shù)學的方法更加不可能完全準確的做出模型，計算出我們想要的結(jié)果，有時候在工程中我們并不要求有一個完全精確的解，我們只要能夠掌握這個工程問題的數(shù)學模糊解就可以很好的解決問題，這個時候模糊數(shù)學就可以起到非常重要的作用。在模糊數(shù)學中提出了“隸屬度”的概念，用從0 - 1 來描述由“肯定”到“否定”的過渡， 這樣，任何一個不是完全“肯定”但也不是完全“否定”的量都可以用隸屬度來度量 ，使這些模糊的尺度可用定量的數(shù)學方法來描述。
同樣，對于結(jié)構(gòu)損傷識別中模糊數(shù)學的思想一樣能夠起到作用，在這方面的研究目前來說還很少。結(jié)構(gòu)損傷的機制和結(jié)構(gòu)損傷的位置同樣也是難以準確描述的，對于不同的環(huán)境作用，不同的結(jié)構(gòu)設計方案，不同的結(jié)構(gòu)承載情況，就會出現(xiàn)不同的結(jié)構(gòu)損傷機制，不同的結(jié)構(gòu)損傷模式，這種損傷對應于結(jié)構(gòu)損傷程度、結(jié)構(gòu)的安全、結(jié)構(gòu)損傷后的壽命影響等等方面都是模糊的，用準確的數(shù)學模型來進行描述都是存在局限性的。因此，考慮到模糊數(shù)學分析提出的分析思想和“隸屬度”的概念，考慮是否可以用這種方法來進行結(jié)構(gòu)損傷的識別診斷，對橋梁進行有效的檢測和安全評估。
結(jié)論
隨著科學技術(shù)和理論知識的發(fā)展，橋梁損傷識別在逐漸向著準確和實時發(fā)展，讓橋梁管理者和使用著能夠及時清楚橋梁所處的狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)損傷，避免重大事故發(fā)生。目前的所用的損傷識別方法大多處于理論研究階段，在實際運用中由于白噪聲、測量誤差等問題的干擾，很難運用以精確測量為基礎的損傷識別方法做出十分精確的判斷，而基于模糊數(shù)學的損傷識別方法能夠做到定性判斷，對于損傷程度可以清晰的反應出來，讓管理者做出對于橋梁狀態(tài)的準確判斷。因此模糊數(shù)學方法在橋梁損傷識別方面的運用有廣闊的前景。
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