基于振动的土木工程结构损伤诊断识别方法研究.pdf

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1、２０１７年第１７期（总第２１８期）江西建材建筑与规划设计基于振动的土木工程结构损伤诊断识别方法研究■隋志远■甘肃华美工程咨询服务有限公司，甘肃兰州７３００３０摘要：土木工程结构的安全性能检测和评判对于我国的建筑安全和道路安全的方法对于正反信号的识别和分析是很有用处的。一方面，利用小波显得十分重要。进入二十一世纪以来，我国城市的现代化步伐越来越分析法可以消除反向信号的干扰；另一方面，利用小波分析法可以甄别快，但是国内仍有不少始建于上个世纪七八十年代的建筑和桥梁道路，出正反信号的细小差别，从而很好的将两者

2、进行区分。可见小波分析这些交通办公设施经过几十年的使用，是否已经存在较严重的安全隐患检测法对于振动的土木工程结构损伤的检测是一个很好的完善方法。或者已经出现了安全问题，这些都和我们的生活息息相关。本文对于振１．５遗传计算诊断法动的土木工程结构损伤的诊断方法进行了介绍，并分析了这些诊断识别遗传计算方法是近年来发展起来的跨学科的工程结构损伤诊断检方法优点和不足，最后对这些诊断技术的发展前景进行了展望。测方法。遗传计算法可以在模型获得的动态参数较少的情况下，尽可关键词：振动结构土木工程结构损伤诊断识别方法能

3、地分析出工程结构的各项安全参数的方法。遗传算法只需计算各可行解的目标值而不要求目标函数的连续性，并采取多线索的并行搜索１基于振动的土木工程结构损伤常见的诊断识别方法简介方式进行优化，从而利用尽量少的数据分析出最有效的结果。由于所传统的土木工程结构损伤诊断方法包括：目测法、射线穿透检测需的模型数据较少，所以遗传计算这种方法的适用面非常的广，且抗干法、声波检测法等等。这些方法大多属于静态参数诊断检测法。另外扰能力也非常出色，所以深得土木工程结构损伤诊断技术人员的钟爱。这些诊断识别方法会随着土木工程结构变得

4、越来越复杂而失去了检测２基于振动的结构损伤诊断方法存在的实际应用效率和准确性；有的检测方法属于土木工程结构局部损伤检测技术，不（１）用于检验新建土木工程结构的质量。我们可以在新建的土木适合整体工程结构损伤的检测，导致了运用受到限制。近年来，随着科工程的验收阶段运用结构损伤诊断技术对整个的土木工程结构的损伤学技术的快速发展，基于振动的土木工程结构损伤的各种现代化动态程度进行分析和检测，通过检测数据的分析和比较来评判整个土木工参数诊断方法得到了快速发展，和传统的诊断检测方法相比，这些诊断程的结构性能是否达

5、标，如果出现的结构损伤比较严重，我们可以及时技术能够对土木工程的整体损伤进行分析、评估和检测识别，所以这些地进行处理，这对于维护新建土木工程的质量是非常有效的；新的诊断识别方法得到了广泛的应用和发展，下面对常见的几种检测（２）作为老旧土木工程是否需要及时的维护的重要依据。一般来方法进行介绍和分析。说，年代比较老的土木工程需要定期的维护和检修，但这也时需要一个１．１模型修正与指标识别诊断法周期的，加入工程结构的损伤加重发生在检修周期以外，不能及时地处该方法主要是通过建立一定的动态数据模型，将原先静态数据

6、模型得到的数据进行转化，从而得到振动响应数据。然后将所得数据和理出现的结构隐患问题，将会造成很严重的影响。如果我们采取动态原来的理论数据进行对比，评价整个土木工程结构的各项力学参数是参数的模型分析法，可以很好地预测结构损伤的发生位置和损伤程度否达标或满足结构安全需求的诊断方法。这种模型修正和指标识别诊的发展情况，有了这些数据我们可以在正确的时间及时处理将会出现断法，相比传统的静态参数诊断法更加准确和快速且能够从整体上评结构算上问题的地方，这是很有必要的。判土木工程结构的损伤程度和各项安全性能参数。这种

7、模型法的关键３基于振动的结构损伤诊断方法的不足和发展前景之处就在于模型的建立和数据的对比，所以会运用到大量的数学模型，（１）振动结构损伤机理尚不确切。一项工程损伤诊断技术的开发这就需要我们的检测诊断人员要具备较高的专业知识和技能。当然对与应用是非常系统和全面的。但是当前的最先进的诊断技术对于工程于一个大的土木工程项目，它的安全诊断和评估是一件非常重要的事，结构损伤对于结构寿命的影响具体是怎么样的还不清楚。另外当前土所以诊断检测人员的工作就显得格外重要。木工程结构损伤的判断、位置确定、损伤量的计算仍然没

8、有得到根本性１．２神经网络诊断法的解决。所以我们工程结构损伤诊断人员要在理论方面进行研究，最神经网络诊断法作为一种新兴的模型而运用到土木工程结构损伤好能够弄清楚振动结构损伤形成和诊断的具体机理。的诊断检测之中，在整个数据分析和传输过程中，都是以神经元为基础（２）振动结构中微小损伤的诊断还不够完善。当前的动态参数模单元，所以在这种模型中数据的分析和储存都是非常迅速和高效的。型的诊断方法对于土木工程结构的整体上的大损伤的诊断还是比较准另外，通过神经网络数据模