基于模糊模式识别技术的板壳结构损伤识别

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于模糊模式识别技术的板壳结构损伤识别姓名：方华申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：瞿伟廉2003.5.1武汉理工大学硕士学位论文摘要工程结构中常常存在损伤，如梁、柱、板、壳等的裂缝，钢结构的开焊和压力容器的爆炸等。但这些工程结构的故障出现频率和危害程度远远没有机械设备那样高，对于大多数工程结构而言，一定程度的带伤工作是完全允许(例如混凝土结构的带裂缝工作)，因此现有的工程结构构件检测多半是属于结构的可靠度评估，结构的损伤检测技术的发展并不十分完善。但近年来一方面由于建筑行业的突发事件频繁，另一方面由于我国经济飞

2、速发展，大跨度桥梁、高层建筑、高速公路与铁路应运而生，而这些结构一旦破坏，常常造成巨大的经济损失。因此，通过一定的监测手段进行结构的损伤诊断就越来越成为当前国际上一个研究热点而倍受国内外建筑行业重视【l】。如上所述虽然结构损伤检测技术在国内日益受到重视，但其作为一个新的研究领域发展并不完善，目前还比较缺乏这方面的研究文献，本文提出了一些损伤识别的新方法，希望为国内从事损伤识别行业的技术人员提供帮助。下面将简单介绍本文的内容摘要。本文主要利用板壳结构的应变模态变化，采用模糊模式识别方法对板壳结构的损伤作综合研究。应变模态参数和模式识别理论来源于

3、机械工程领域，是在最近十来年才引入建筑结构中来的。应变模态与我们都熟悉的结构位移模态即振型十分相似，它和振型之间的转换关系与位移和应变之间的转换关系相同，因此我们可以利用结构的振型得到结构的应变模态，而之所以用应变模态作为特征参数进行损伤识别是因为结构应变类型的损伤识别指标对结构局域损伤的敏感度比位移类型的损伤识别指标高怛ⅢJ14Ⅲ；另一方面目前将模糊模式识别方法应用于土木工程的损伤识别方面的研究还不多，本文尝试用模糊模式识别的方法识别结构的损伤，希望为结构损伤识别技术提供新的思路。本文的主要工作如下：f1)对目前国内外所采用的各种探伤技术作

4、出了简单的介绍，指出了传统的探伤技术和基于振动参数的损伤识别技术相比较存在着不能探测到结构损伤的准确位置、程度的缺点。(2)总结了各种基于振动特征的结构损伤指标的适用范围，并指出应变类型的损伤指标对结构局域损伤的敏感度比位移类型的损伤识别指标高，是各类结构损伤识别的理想指标，同时重点分析了应变模态的特点，从理论上探讨了应变模态的一种实测方法。f3)说明了以有限元方法计算分析板壳结构的基本原理，本文主要介绍了如何建立板壳结构单元的应变矩阵、刚度矩阵和质量矩阵，接着在有限元理论的基础上用l。oilian语言编写了板结构的矩形单元有限元程序以及壳结

5、构的矩形和三角形混编单元的有限元程序，这为求得板壳结构的应变模态奠武汉理工大学硕士学位论文定了基础。(4)简要阐述了模式识别技术的有关知识，指出了模式识别的方法可分为统计模式识别方法、句法结构模式识别方法、模糊模式识别方法、智能神经网络模式识别方法。而为消除应变模态的实测误差本文决定采用模糊模式识别方法来识别结构的损伤。接着本文重点说明了模糊模式识别方法的基本原理，并介绍了它又可分为个体识别方法和群体识别方法两种，然后根据本文算例识别的具体情况列出了几种适合板壳结构损伤识别的模糊识别方法，并给出应用模糊模式识别技术进行损伤识别的基本流程——特

6、征提取、现场测取数据、标准模式样本采集、建立贴近函数、比较贴进度并作出模式分类判断，本文的特征提取过程是在已有研究的基础上直接提取应变模态作为特征参数的，无需再进行比较提取：现场测取数据即为实测的应变模态；标准模式样本采集过程是通过改变板壳结构各单元的刚度由有限元程序计算得到结构各种模拟损伤的位移模态，然后通过位移模态和应变模态的关系进行换算来完成的；贴近函数的建立是以模糊模式识别技术识别结构损伤的重点和难点所在，本文所采用的贴近函数是经过反复的比较识别效果才得出的；模式分类是通过比较以贴近函数所算得的各贴近度值按择近原则，从而得到被识别对象

7、所属的类别来完成的。(5)把一个lXlm的正方形薄板作为算例进行仿真分析，将其基本参数代入板结构的有限元程序按第四点中所讲到的模式识别流程建立足够多的标准模式，然后任意给定标准模式以外的损伤来考察识别效果。(6)以重庆水下博物馆顶部薄壳结构的损伤智能监铡理论研究作为工程实例，对壳体结构进行了合理的混编单元划分，并将其各种基本参数代入矩形和三角形混编单元壳体结构有限元程序，用应变模态作为损伤识别指标，以多种模糊模式识别方法作为识别方法对任意给定损伤进行了损伤识别以从理论上考察识别效果。(7)最后对以上两个算例的仿真分析结果作出了讨论．结果证明本

8、文算例所采用的模糊模式识别方法完全可以有效的识别板壳结构损伤，相信它将为各类结构的损伤识别提供有价值的参考；在分析结果的同时本文还对损伤识别技术的发展前景作出了展望