基于模型修正与图像处理的多尺度结构损伤识别

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1、基于模型修正与图像处理的多尺度结构损伤识别(申请清华大学工学博士学位论文)培养单位：土木工程系学科：土木工程研究生：刘宇飞指导教师：樊健生教授二○一五年六月Multi-scalestructuraldamageassessmentbasedonmodelupdatingandimageprocessingDissertationSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofDoctorofPhilosophyinCivilEngineeringby

2、LiuYufeiDissertationSupervisor:ProfessorFanJianshengJune,2015摘要摘要结构的损伤识别在既有结构的评价与维护中具有重要意义。论文结合结构动力指标与裂缝指标，利用基于频响函数灵敏度的模型修正方法进行结构整体损伤识别，利用基于图像处理与三维重建的裂缝识别技术进行结构局部损伤识别，形成由整体到局部、由宏观到微观的多尺度损伤识别方法。论文的主要研究成果有：（1）针对由整体到局部的多尺度损伤识别思路，论文利用模型修正的方法实现对整体结构的损伤定位及损伤程度初判；在此基础上，利用图像处理等方法实现局部裂缝的定量识

3、别，从而实现了两种损伤识别方法在逻辑与操作上的衔接。（2）在基于频响函数灵敏度的模型修正中，针对参数敏感性分析、灵敏度方程组病态性、构造灵敏度方程的频响函数频率点选取、阻尼处理等问题展开系统讨论，给出了两类灵敏度指标，提出了综合考虑指标敏感性与灵敏度方程组病态性的频带选择指标，并结合数值算例对指标予以说明、验证。（3）在基于频响函数灵敏度的模型修正中，为处理数据不完备情况，提出了整体有限元模型缩聚、局部子结构频响函数扩展的两步自适应修正方法，实现了在测试数据严重不完备的情况下，对局部损伤的准确识别。通过四边固支有限元板的数值算例，验证了在测试数据严重不完备（

4、约测得6%自由度）并存在噪声干扰的情况下，该损伤识别方法的有效性及准确性。（4）在基于图像处理的裂缝识别中，针对混凝土表面裂缝图像中可能存在的强噪声，提出了自适应的降噪算法。该方法结合背景减除损伤及Niblack’s二值化操作，实现在图像处理过程中维持裂缝形态不变的前提下，最优地消除噪声。同时，针对混凝土结构中常见的复杂裂缝形态，提出了复杂裂缝的分解编号、单独处理的方法，准确地完成裂缝宽度与长度的参数计算。利用多组试验对该算法的有效性及精度进行了验证。（5）在混凝土结构表面裂缝识别研究中，针对传统图像的识别方法中存在的问题，结合三维重建技术，提出了三维条件下

5、的裂缝识别技术：通过裂缝体表面三维重建、二维图像裂缝参数识别、裂缝体三维并行投影等步骤，可实现裂缝图像的倾斜拍摄、多表面贯穿裂缝识别以及大面积裂缝的合并、集成识别。对该方法进行的试验验证表明其具有较强的应用价值。本论文得到国家自然科学基金项目（51222810，51478245）的资助。关键词：损伤识别；模型修正；频响函数；裂缝识别；图像处理IAbstractAbstractStructuraldamagedetectionplaysacriticalroleintheevaluationandmaintenanceofexistingstructures.

6、Withthecombinationofdynamiccriterionandcrackindicator,amulti-scaledamagedetectionapproachisdevelopedviatheresearchof(i)theglobaldamagedetectionbytheFEMmodelupdatingbasedonthesensitivityoffrequencyresponsefunctions(FRFs),and(ii)thelocaldamageassessmentusingdigitalimageprocessing(DIP

7、)and3Dscenereconstructiontechniques.Themainresearchcontributionsareasfollows.(1)Followingthemulti-scaledamagedetectionapproachfromglobaltolocal,thestructuredamageisfirstlylocalizedandinitiallyassessedbytheFEMmodelupdating.Next,thelocalcrackdamageisassessedquantifiablyusingtheDIPand

8、3Dscenereconstructiontechn