【摘 要】
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随着我国经济发展水平的提高,国家对基础设施建设工作的重视度进一步提升。在基础设施建设过程中,包括塔式起重机在内的较多机械结构在作业过程中经常会因为振动或者意外操作不当而出现损伤,对机械结构本身造成重要影响,严重时还将引起重大的安全事故。事故发生的原因有很多种,比如焊接工艺不科学合理,使用的材料存在质量问题,或是机械结构被严重腐蚀等等。传统的结构损伤检测需要停机且所需时间长、设备多,所以当前必须加快
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随着我国经济发展水平的提高,国家对基础设施建设工作的重视度进一步提升。在基础设施建设过程中,包括塔式起重机在内的较多机械结构在作业过程中经常会因为振动或者意外操作不当而出现损伤,对机械结构本身造成重要影响,严重时还将引起重大的安全事故。事故发生的原因有很多种,比如焊接工艺不科学合理,使用的材料存在质量问题,或是机械结构被严重腐蚀等等。传统的结构损伤检测需要停机且所需时间长、设备多,所以当前必须加快塔机金属结构损伤识别技术的研究步伐,以实现对结构健康状况的监测。本文以塔式起重机起重臂为研究对象,对起重臂结构损伤检测识别技术展开了研究,作为结构健康状况的监测的基础。以QTZ1000塔式起重机为例,利用ANSYS有限元分析软件建立塔式起重机起重臂结构模型,获取其不同损伤位置及损伤程度情况下的加速度信号,同时借助小波包工具来分解加速度信号,构建能量特征向量作为损伤敏感指标。通过K-means聚类识别手段、径向基神经网络和支持向量机来识别结构损伤位置及其损伤程度,并对这三种方法的损伤识别效果进行了比较。最后确定了以径向基神经网络识别损伤程度、以支持向量机识别损伤位置的方法,识别率分别达到95%、97%,基本满足实际使用要求。
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