基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

发布时间：2021-10-22 23:53

　　针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明:单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章... 

【文章来源】：土木工程学报. 2020,53(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

图2 两阶段融合方法

基于曲率模态差(CMD)和模态柔度差曲率(MFDC)单损伤指标,本文提出两种数据融合方法:单次融合方法(如图1所示)和两阶段融合方法(如图2所示)。图2 两阶段融合方法

通过对某火车站顶棚结构进行缩尺简化,本文建立了如图3所示的跨度为6m的张弦桁架有限元模型。上弦采用倒三角立体桁架,每两个节点之间由四角锥基本单元构成,宽度为0.25m;结构中部均匀布置5根撑杆,长度分别为0.274m、0.54m、0.65m、0.54m、0.274m;下弦布置拉索,杆件具体尺寸如表1所示。采用有限元软件ANSYS建立分析模型,桁架杆采用Beam188单元,撑杆采用LINK8单元,拉索采用LINK10单元,采用施加初应变的方式对拉索施加2kN的预应力。模型一端为固定支座,另一端为滑动支座,并在平面外施加侧向约束,限制y方向的位移。为了考虑工程实际中结构受到的恒活荷载,将其简化为桁架上弦杆节点单元质量(20kg),采用mass21单元模拟。图3中A1、A2和A3杆为损伤杆件,其中A1和A2杆损伤用于数值模拟;A2和A3杆损伤用于模型试验,以从不同位置和角度验证融合识别方法。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3452060