基于静力测量数据和L1正则化的随机梁式结构损伤识别方法

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目前许多大型结构越来越接近结构的寿命期限,如何了解结构的健康状态以便于进行结构寿命预估和改装加固等已经成为了目前亟待解决的难题。其中,选用合适的方法在不破坏结构的情况下掌握结构的损伤信息尤为重要。本文在众多研究者的成果基础上,基于L1正则化方法,选用测量的静力位移数据对结构进行损伤识别。主要研究内容如下:1、介绍了几种不适定问题的正则化解法。其中重点介绍了Landweber迭代正则化、Tikhonov正则化(L2正则化)以及L1正则化等方法。Landweber迭代正则化虽然具有稳定性高、易于求解的特点,当被应用到大型结构时,会有收敛速度慢、计算量大的特点,因而不太适用于损伤识别领域;Tikhonov正则化结果过于圆滑,与L1正则化相比方法本身无稀疏性,无法消除微小损伤的误判,比较过后发现L1正则化的稀疏特性与损伤识别的目标相契合,提升了损伤识别效果。2、介绍了一种考虑模型误差和测量误差的静力损伤识别方法。该方法利用静力凝聚法和一阶泰勒展开建立关于损伤指数的随机控制方程,然后基于摄动法对损伤指数进行求解并用L1正则化进行优化,得到优化的损伤指数及其统计特性,并从概率角度对梁结构进行损伤评估。3、选用简支梁和连续梁作为模拟算例进行分析,把结构弹性模量的退化作为结构损伤指数,计算结果得出本文方法能有效识别单个损伤和多个损伤的位置和大小。与传统的最小二乘法相比,本文的研究方法消除了微小损伤的误判,计算得到的损伤指数与精确值相比偏大1%左右,但这并不影响损伤识别效果。无论是损伤均值方面还是损伤概率方面,本文方法均优于传统的最小二乘法。4、利用混凝土梁的试验验证本文所提损伤识别方法的有效性。通过对数根混凝土梁进行损伤识别得到具有统计特性的静力位移测量数据,将本文方法与传统最小二乘法对比后发现当梁处于弹性工作状态时,本文方法和最小二乘法均能有效识别损伤的位置和大小,损伤指数较小;当梁处于弹塑性工作状态时,梁表面有明显的裂缝,本文方法识别出的损伤指数与梁表面的裂缝相对应,显示了识别结果的正确性,而最小二乘法结果明显失真,说明了本文方法的优越性。
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