基于分形理论关联维数的钢桁架损伤检测研究

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1、万方数据ClassifiedIndex:TU391UDC:624SecrecyRate:P—ubliciz......e.....—d—UniversityCode:1堡咝DissertationfortheMasterDegreeDamageDetectionMethodBasedOnFractalCorrelationDimensionForSteelTrussStructureCandidate:Supervisor:AssociateSupervisor:AcademicDegreeApppliedfor:Speciality:Employer:Dateof

2、OralExamination:ShiLinbinProf.DuShoujunAssociateProf.ZhangLimeiMasterofEngineeringCivilEngineeringSchoolofCivilEngineeringDecember19.2014万方数据IIIIIIIIIIIlY2757884河北科技大学学位论文原创性声明’——本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表

3、或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:指导教师签名:沙/4-年f≯月If日圳声年抄月22,13河北科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权河北科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。口保密,在』解密后适用本授权书。本学位论文属于.、芥保密。(请在以上方框内打“、产’)学位论文作者签名:童多√\二⋯⋯梆≥矿7乒年

4、f2,月乙f日洲名年/b月≯阳万方数据摘要摘要近些年,钢结构被广泛用于大型工业、民业以及公共建筑设施中,但随着结构使用时间的延长,超负荷使用等问题的出现,使其出现损伤、失效等相关危害越来越多。因此,钢结构损伤检测不容忽视,寻找高效准确的检测方法也更受到研究人员的关注。针对钢结构独特结构形式,本文进行了以下几方面研究:1)本文介绍了分形理论、关联维数在国内外近些年的发展状况,对现阶段的理论研究进行了分类比较;引入了相空间重构、嵌入维数、时间延迟、无标度区等重要参变量概念,以一钢桁架为例,提出了基于分形理论关联维数的钢桁架结构的损伤检测方法。2)利用ANSYS软件建模,

5、分别建立完好工况、单损伤工况、多损伤工况的桁架模型,并对结构进行瞬态分析,采集各工况下结构节点加速度响应信号。运用分形理论对结构损伤前后各节点响应信号直接进行关联维数处理,拟合了各节点ln(r).(Cr)图形,并由此得出嵌入维数m与关联维数D的关系,最后对不同工况下节点关联维数差值绝对值△D进行分析比较,利用各工况节点△D的大小,达到确定杆件损伤位置和初步判别损伤程度的目的。3)考虑到实际检测过程中外界环境的影响,本文以环境噪声为例,模拟了上述桁架模型在实际环境中应用该方法进行损伤检测的情况。以随机函数形式,对桁架节点加速度响应信号施加15%随机水平噪声,对与噪声信

6、号叠加后的节点振动信号重新进行关联维数处理,得出各节点新的关联维数△D值大小,与上述无噪声情况进行比较分析,确定该方法在噪声环境下进行钢桁架结构损伤检测时的抗噪声能力及稳定性。关键词分形理论;关联维数;损伤检测;相空间重构;无标度区;随机噪声:G-P算法万方数据河北科技大学硕士论文AbstractInrecentyears,steels仃uctureiswidelyusedinlargeindustrial,civilandpublicbuildingsandfacilities.Withtheuseofprolongedtime,overloadandotherp

7、roblems.itmakesthesteelappearedmoreandmoredamage,failure,andotherrelatedissues.Therefore,thesteeldamagedetectioncannotbeignored.Researchersarelookingformoreefficientandmoreaccuratedetectionmethod.Forsteel’Suniquestructuralforms.thispaperstudiesthefollowingaspects:2)Thisarticledescrib

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