基于模态曲率与小波变换的网壳结构损伤识别研究.pdf

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1、第40卷第11期建筑技术开发Vo1.40,NO.112013年11月BudildingTechniqueDevelopmentNOV.2013基于模态曲率与小波变换的网壳结构损伤识别研究术罗姗姗王孟鸿何远营陈岩钱胜(北京建筑大学土木与交通工程学院,北京100044)【摘要】结合模态曲率与小波变换的方法对网壳结构的损伤识别进行研究。以一网壳结构的缩尺模型为例进行数值分析,假设结构35号杆件的截面出现刚度折减的轻微损伤,以模型损伤前后的模态曲率作为损伤指标进行连续小波变换,从而判断结构的损伤位置。数值分析的结果表

2、明,利用模态曲率的小波变换系数差可以粗略定位损伤,而利用曲率模态差值的小波变换系数可以较为准确地定位损伤,且分析及数据处理过程更为简便可靠,可见基于模态曲率与小波变换的损伤识别方法对于网壳结构的损伤定位是非常有效的。[关键词】网壳结构;模态曲率;小波变换;损伤识别[中图分类号】TU359【文献标志码】A【文章编号】1001—523X(2013)1卜0008一o4RESEARCHBASEDoNMoDALCURVATUREANDWAVELETTRANSFoRMFoRIDENTIFYINGDAMAGEoFRETIC

3、ULATEDSHELLSTRUCTURESLuoShan-shanWangMeng-hongHeYuan@ngChenyanQianshengInthispaper,aresearchiscarriedontoidentifydamageofreticulatedshellstructuresbasedonthecombinationofmodalcurvaturemethodandwavelettransformmethod.Takeascaledmodelofthereticulatedshellstru

4、ctureasanexampletoanalyze,thecrosssectionofmember35supposedtohaveaslightdamageofstiffnessreduction.Inordertolocatethedamage,modalcurvaturesofthestructurearetakenasdamageindexestoperformcontinuouswavelettransform.Resultsofthenumericalanalysisindicatethatthew

5、avelettransformcoefficientsdifferenceofmodalcur—vaturecanbeusedtolocatedamageroughly,whilethewavelettransformcoeficientsofmodalcurvaturedifferencecanbeusedtolocatedamagemorepreciselywitheasierandmorereliabledataprocessing.Soitisclearthatthedamageidentificat

6、ionbasedonmodalcurvatureandwavelettransformisquiteeffective.[Keywords]reticulatedshellstructure;modalcurvature;wavelettransform;identifydamage在使用的过程中,大跨空间网架结构由于环境初步的研究和应用。大跨度空间结构因其特殊结构荷载作用、动力荷载引起的疲劳效应等不利因素的特点,传统的损伤检测与诊断方法并不完全适用,仍影响,不可避免地会产生损伤积累、抗力减小,甚至存在很多问

7、题。因此,针对大跨度空间结构进行损导致突发事故。因此,及时准确地检测出结构损伤伤检测与诊断研究具有重要的理论和现实意义。发生的位置对减少安全隐患、提高维修效率有着极近几十年发展起来的小波分析方法是一种非常其重大的意义。目前的结构损伤识别相对较多地集有效的数学和信号处理工具,是对传统傅里叶分析中在桥梁结构和框架结构,而在空间结构方面只有思想的发展,简单地讲,就是一种窗口大小固定、窗口的形状可变、时间窗和频率窗都可改变的时频局‘基金项目:国家自然科学基金(项目批准号:51078016)部化分析方法,很适于区分正常

8、信号和反常信号并北京市自然科学基金(项目批准号:8132023)展示其成分。传感器采集来的振动信号等,由于含收稿日期:2013—08—15有噪声,虽经过放大,也很难从时域波形上反应问作者简介:罗珊珊(1987一),女,河南郑州人,硕士研究生在读。研题,必须利用小波分析这样强有力的工具对信号进究方向:空间网格动力检测与健康检测。8第40卷罗珊珊,等:基于模态曲率与小波变换的网壳结构损伤识别研究第11期

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