基于灵敏度矩阵的虚拟质量快速优化布置方法

发布时间：2024-05-21 05:09

　　在结构上附加虚拟质量可以提高测试模态的灵敏度和数据量,是一种有效的损伤识别方法。由于虚拟质量的大小、数量和位置对损伤识别影响较大,所以虚拟质量的优化布置是准确识别损伤的前提。针对这一问题,提出基于灵敏度矩阵的虚拟质量快速优化布置方法。首先建立灵敏度信息矩阵,利用灵敏度分析确定虚拟质量大小;然后利用所提出的灵敏度矩阵体积最大准则和逐步快速搜索方法,优化虚拟质量的布置位置;最后,通过简支梁结构的数值仿真验证方法的有效性。通过分析不同大小的虚拟质量和不同位置布置方案对于损伤识别精度的影响,确定该方法能够高效快速地得到虚拟质量优化布置方案,并且能够准确地识别出结构的损伤位置和程度。

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【部分图文】：

图2简支梁有限元模型

In[]，以此类推，逐点得出测点优化顺序。上述过程可用式(8)表示。AIn=argmaxVA～n－1，Ai[]()，i=1，2，…，nm，i≠I1，I2，…，In－1(8)3数值模拟3．1结构模型通过简支梁模型的数值模拟验证上述方法的有效性。简支梁结构跨度为1m，截面宽度为0．0....

图3前3阶频率的相对灵敏度–质量曲线3．2．2虚拟质量位置优化

阶频率关于子结构3的相对灵敏度会有所减小外，其余各阶频率关于子结构3相对灵敏度均有较大增加;当质量大于3kg后，前3阶频率关于子结构3的相对灵敏度趋于稳定。由图3b可知，当质量小于0．5kg，前3阶频率关于子结构5的相对灵敏度随质量增大而大幅增加;当质量大于0．5kg时，各阶频率....

图5灵敏度体积与测点数量的关系曲线3．2．3损伤识别

编号。结果表明，优化的测点位置分散均匀，以跨中为中心呈现接近左右对称的分布规律，验证了逐步快速搜索法的合理性。表1逐步快速搜索法优化结果迭代步数优化测点迭代步数优化测点迭代步数优化测点117111021272121220223341329238426142424185221592....

图6识别结果对比3．3虚拟质量大小与数量对损伤识别的影响

土木工程与管理学报2019年两种布置方案的损伤识别结果对比如图6。图中理论值是预先设定的损伤因子，优化方案为利用虚拟质量优化方案识别的损伤因子，随机方案为采用随机布置方案的识别结果。图6中，优化方案识别到子结构3，6的损伤因子分别接近0．6，0．7，其他子结构均为1，与理论值相符....

本文编号：3979652