基于模态应变能的结构损伤识别研究开题报告

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1、论文题目：基于应变模态分析和改进神经网络的结构损伤识别研究课题来源：自选一、课题研究的目的和意义：随着人类社会的不断进步,经济和科学技术不断发展,工业化进程的不断加速。大型建筑结构的建造成为必然趋势，同时也直接影响着国家经济的发展，对于国家现在和未来的发展都有着至关重要的作用，然而桥梁作为土木工程大家庭中的一员，其发展状况更不容小视。在我国近二十年内，伴随着国家科学技术的发展和交通量的日益发达，桥梁作为铁路、公路等跨越河谷得到延伸并且具有承载能力的重要建筑物，在国民经济的发展中占有重要的地位。在桥梁结构较

2、长的服役期间，随着交通量的日益增长、载重吨位的猛增、流水的冲刷、环境的侵蚀等因素的影响，会使桥梁出现桥体裂缝、桥墩下沉、桥面损伤和老化等一系列的桥梁损伤问题，这是一个不可逆的过程，其功能强度不能再满足现役交通的安全标准，并且还有很多潜在的桥梁损伤问题一直威胁着人们的生命安全。因此,对重要的桥梁结构进行服役期内的长期性能监测,有效诊断结构的可能损伤,具有非常重要的意义,而结构损伤诊断就需要依靠结构健康监测技术来完成。通过结构健康监测技术对结构进行无损监测、实时监测，对结构的损伤位置和损伤程度进行诊断，对结构

3、的服役情况、可靠性、耐久性和承载能力进行评估，当结构在突发事件下或使用状况严重异常时发出预警信号，为结构的维修养护与管理决策提供依据和指导。此外,损伤识别是桥梁健康监测系统的核心,损伤识别的成功研究对如何建立健康监测系统有重要指导意义,决定了监测系统的软件开发，传感器的选择及其测点布置等诸多方面,因此也需要损伤识别理论与方法得以解决并应用于实际工程。所以,开展桥梁结构损伤识别研究,具有重要的理论意义和实用价值。二、国内外同类课题研究现状及发展趋势随着人们对桥梁质量安全、耐久性及日常使用功能的日渐关注，桥梁

4、健康监测的研究与开发应运而生。桥梁健康监测技术实现了对桥梁结构的实时监控和智能化评估，通过尽早发现桥梁病害可以大大节约桥梁的维修和养护费用，避免了频繁大修或关闭交通所引起的经济损失，防止了桥梁垮塌等重大事故的发生，对保障桥梁的安全运营和延长桥梁的使用寿命起到了至关重要的作用。下文从损伤指标和损伤算法两方面介绍该课题的国内外研究现状，并描述出基于此研究方法的发展趋势。2.1损伤指标通过监测桥梁结构的固有频率、振型、应变模态、模态应变能等动力特性的变化，结合模态分析理论准确推断桥梁的健康状况，这些基于结构的动

5、态特性的损伤识别方法都是国内外专家学者的研究对象。这些方法都需要外部荷载激发出结构的模态，然而不同的损伤识别方法的效率不同、精度不同，排除噪声干扰的能力也不同。接下来将会对上述方法逐一进行说明，基于固有频率变化的桥梁结构损伤监测识别方法适用于存在损伤、损伤量较大和桥型结构相对简单的桥梁结构进行损伤监测识别。由于在模拟和试验中相对的结构自由度数和振型的个数不相同，即所测振型并不是有限元模型中完整的振型，从而增加了对桥梁结构损伤检测识别的误差，所以基于振型变化的桥梁结构损伤监测识别方法并非试验所需的理想理论方

6、法。基于模态应变能的损伤识别方法，其原理是当结构中出现损伤时，其模态应变能会出现耗散。但是在进行基于模态应变能的损伤指标进行损伤识别，需要获取结构前几阶模态，倘若只单独使用某一阶模态，则不能分辨出模态节点附近的损伤，并且会受到噪声的影响而引起误判。而应变模态是一种固有的结构振动特性，将其作为损伤指标能够比较灵敏地识别出结构的局部损伤，尤其是模态峰值附近范围内的损伤。通过对几种损伤识别方法的对比分析，课题选用应变模态作为损伤指标。但是在桥梁健康监测中可识别获得的模态参数大多为位移模态，当结构中遇到应力集中或

7、局部结构变动对变动区附近的结构产生影响时，通过位移模态并不能获得精确的结果，因此我们需要找到结构在动载作用下应变响应的分布规律即应变模态。获得应变模态的一种方法是根据位移与应变之间的换算关系，将位移进行一阶求导从而获得应变模态，但这种微分过程将使误差进一步放大。因此，直接获取应变模态从而更精确地识别结构损伤和进行状态评估成为桥梁健康监测必然要解决的问题。本课题从应变模态的基本理论出发，对应变模态的理论推导方法进行研究，通过有限元方法、通过位移模态法、通过连续体的振动微分方程等进行推导，得出应变模态的理论计

8、算公式。选择采用应变模态作为损伤指标，可以避免由位移到应变的微分过程产生的转换误差，还能增强对结构局部[1]损伤或变动区域的敏感性，这是其余模态参数所不具备的，李德葆和陆秋海在文献[2-4]中也指出了这一点。顾培英在2005至2006年对应变模态在桥梁损伤识别中的应用进行了深入研究，根据应变模态差分原理，提出了基于应变模态的损伤位置直接指标法[5]以及损伤程度的局域面积直接指标法。李军等人提出借助多阶应变模态可以对梁式和[6]