摘要：提出基于时域残余力向量的结构损伤识别方法。从结构振动方程出发,推导强迫振动条件下由结构动力响应求解时域残余力向量的表达式。时域残余力向量包含与损伤过程相关的时间信息,可以用来识别损伤发生的时刻。通过结点时域残余力向量值的变异系数建立损伤位置指标,识别损伤位置。建立结构残余力矩阵特征分解方法,特征分解获得的特征向量在损伤前后不发生改变,而特征值与单元刚度相关。因此,可以从特征值中提取单元刚度参数构建损伤程度参数,直接识别损伤程度。将时域残余力向量方法应用于武汉军山大桥模型的损伤识别,结果表明:提出的方法在单点激励和多点激励下均可高精度地识别出损伤发生的时刻、位置和程度。提出的方法通过对时域残余力向量特征分解提取损伤时刻、位置和程度指标,计算过程直观且精度高,避免了繁琐的时频变换、优化迭代等计算过程。

摘要：对于有上部结构的髙桩码头基桩损伤诊断研究,目前国内外还没有提出一种实用可行的诊断方法。根据振动微分方程,推导出残余力向量的表达式,定义残余力向量绝对值作为损伤诊断指标。以一高桩码头排架为研究对象,在多种工况下,基于残余力向量法,模拟诊断排架基桩的损伤。数值模拟结果表明:以残余力向量绝对值作为诊断指标,对损伤较为敏感,只需结构的低阶模态,就可以准确快速地识别出结构的损伤,为髙桩码头基桩损伤诊断提供了一种新的思路。

摘要：针对遗传算法容易"早熟"、局部寻优能力较差等缺点,提出一种基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别方法。先用节点的残余力向量来进行损伤定位,然后以节点的残余力向量构造目标函数,以单元刚度折减系数为设计变量,利用改进的遗传模拟退火算法进行损伤程度的识别。最后,对一个桁架结构模型进行数值模拟,结果表明,该算法能够准确识别结构的多处损伤,验证了该方法的有效性。

摘要：针对高耸钢塔架结构的损伤特点 ,建立了具有节点损伤的有限元模型 ,提出了一种指标分析与反分析两步诊断法 :第一步 ,通过对节点残余力向量指标进行分析来确定结构可能损伤杆件的位置 ;第二步 ,把可能损伤的杆件的损伤因子作为设计变量 ,以损伤前后的杆端应变模态差向量的 2范数作为目标函数 ,应用改进的混合遗传算法进行反分析运算 ,最终得到具体的损伤节点位置处的损伤程度 .通过对一平面塔架结构的数值仿真分析表明 。