环境激励下水工混凝土结构的模态识别与损伤诊断方法

发布时间：2020-07-22 22:06

【摘要】：水工混凝土结构包括混凝土坝、船闸、溢洪道和引水塔等建筑物,这些建筑物一旦发生破坏,将可能会对下游人民的生命安全及财产安全带来极大的隐患,因此对于水工混凝土结构的安全监测及健康诊断显得至关重要。传统的人工监测费时费力且难以对结构内部的实时状态进行及时、有效的判断,对于水库大坝的应力、位移、水位等静力要素的监测可借助统计模型对结构的运行状态做出一定程度的评判,而动力监测可借助地震、泄流及人为活动等环境激励的作用对结构的分部及整体进行实时监测,在时效性及经济性方面有很突出的优势。本文针对环境激励下水工混凝土结构模态识别及损伤诊断问题,在实测结构地震响应及数值仿真的基础上进行研究。主要研究内容和成果如下:模态识别方法根据识别域主要分为时域、频域和时频域,各种方法可根据实测振动数据识别得到系统模态。在结构模态识别中,即使在结构未发生变化的情况下,各次结构的识别结果因不同激励源及噪声等因素也往往存在一定的随机性,尤其是数据较多的情况F,提取结构稳定模态存在一定的困难。本文提出了基于模态识别的系统特征稳定模态动态聚类提取方法,并借助一个重力坝的实际工程算例,验证了本文所提出稳定模态动态聚类方法的适用性及可操作性针对环境量对结构模态的影响效应这一问题,结合结构动力学理论、有限元法及模态识别技术进行定性研究。采用附加质量法来模拟水库动水对坝体上游的作用,借助有限元数值计算及模态识别技术,分析水位对水工混凝土重力坝模态的影响,结果表明重力坝的特征频率随着水位的降低呈现出增大的特点。根据相关学者的研究成果,即温度改变而导致结构模态发生变化主要是由于其弹性模量发生改变,采用有限元法进行数值计算及模态识别技术,分析环境温度对水工混凝土重力坝模态的影响,结果表明在各水位下重力坝的特征频率随着环境温度的增大而减小分析了结构损伤诊断的频率指标在结构受损情况下的变化机理。针对在实际工程中因损伤引起结构模态变化幅度可能较小而导致难以辨识的问题,将局部离群因子算法引入到水工混凝土结构的损伤诊断中,提出了基于局部离群因子(local outlier factor,LOF)的水工混凝土结构损伤诊断方法。在数值分析和工程实例中取得了非常不错的效果。本文在水工混凝土结构模态识别与损伤诊断方面做了一定程度的研究,指出了稳定模态聚类方法,定性分析了环境量对水工混凝土重力坝模态的影响规律,提出的基于LOF的水工混凝土结构损伤诊断方法为应对水工混凝土结构因损伤引起的模态指标微小变化辨识的问题提供了新的解决思路,以上成果可为后期进一步研究提供一定的基础。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TV33
【图文】：

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环境激励下结构的健康诊断的研究包括模态识别、环境量对损伤诊断指标的影响及损伤诊断方法等方面，以下分别对其研究现状进行综述。1.2.1 模态参数识方法及其应用研究现状根据结构振动模态来进行结构损伤诊断的本质是对结构振动响应信息进行模态识别与分析研究。对于水工混凝土结构进行模态分析主要分为实验模态分析和运行模态分析两种方式。试验模态分析是结构受人工激励作用，这些人工激励的产生方式多种多样，如起振机振动和爆炸振动等。人工振动激励往往是可控制的，但是此类激励，尤其是针对大型混凝土结构所需的激励作用往往成本较大。同时，人工激励可能会对结构带来一定的损伤。除此之外，人工激励与结构实际运行中所受的激励往往有较大偏差，因而可能导致模态识别结果有一定的偏差。结构的运行模态分析受环境激励，该方法具有以下优势：①环境激励是结构正常运行中所受的真实自然激励，不受人为固定因素的影响，且环境激励可针对结构的各个部位，反映结构的实际运行状态，因此可准确真实的反映出结构当前的性态，有利于结构的在线监测；②环境激励几乎可以完全避免人工激励所需的费用，在较少监测费用的同时还可以一定程度的减小对结构的损伤，与无损监测的思想一致。如图 1-1 所示为水工混凝土大坝结构模态参数识别过程示意图。

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针对混凝土模态识别结果复杂，各次识别过程单独定阶的结果不同，难以确定较为模态的问题。在此本文提出一种稳定模态识别聚类的方法，该方法可以在相同结构的模态识别结果的基础上实现动态聚类，自动寻求最稳定的各阶模态，继而可确定该结为稳定的各阶模态。（2）水工结构模态识别中环境量影响的定性分析研究针对环境量对水工混凝土结构模态识别结果产生影响的问题，本文就影响较大的水温度因素进行研究。采用 MSC.Marc 进行动力时程分析，提取动力响应结果进行结构参数识别。在此基础上判别环境量是否对结构模态识别结果有一定的影响，继而定性环境量对结构模态影响的效应。（3）基于 LOF 的水工混凝土结构损伤诊断方法研究针对在实际工程中损伤引起结构模态变化幅度可能较小，因此直接运用频率等模态进行结构损伤诊断较为困难的问题，将局部离群因子算法引入到水工混凝土结构的诊断中，提出了基于 LOF 的水工混凝土结构损伤诊断方法。1.3.2 技术路线本文研究技术路线如图 1-2 所示。

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图 2-1 动态聚类示意图Fig.2-1 Dynamic Clustering Diagram聚类的过程构相对稳定的模态参数，对该结构的多组模态识别结果进行步判断各组模态识别结果中大致分为几阶较为合适，初步定义聚类算法中判别是否在该类（即该阶模态）的聚类半径别以各阶模态初始值为聚类中心，分析判别各组中是否存参数，若为多个则取最接近聚类中心的那一个，提取该对象求类中存在对象的平均值，将该平均值更新为类中心；重复第 3、4 步，直至判别提取完成所有数据；析该类是否合理，若提取的该类中对象数与判别组数相差，如该类中对象数较少，则需重复 1~6 步。

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