[发明专利]一种结构损伤识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种结构损伤识别方法及系统。该方法包括：采用有限元法将所述结构划分为多个单元；以结构的固有频率和模态的相对误差为目标，构造目标函数；根据目标函数，采用改进后的大爆炸算法，确定各所述单元的损伤系数；根据各所述单元的损伤系数确定所述结构的损伤位置和损伤程度。本发明提供的结构损伤识别方法及系统能够准确的实现结构损伤的定位和定量，具有精度高的特点。

技术领域

本发明涉及结构健康检测损伤识别技术领域，特别是涉及一种结构损伤识 别方法及系统。

背景技术

随着科学技术的进步和社会生产的发展，为了满足人类日益增长的物质文 化需求，许多结构设施日趋大型化、复杂化、空间化。如高层建筑、大跨桥梁 等大型结构，在提高空间使用率的同时，调整资源结构，提升资源利用效率， 进一步促进社会发展。而结构设施在复杂的外界环境中，不可避免地受到各种 突发性及非突发性内外因素影响，例如台风、地震以及材料老化、疲劳、腐蚀 等。这些不利因素将造成结构损伤，影响结构强度、刚度、稳定性等力学性能。 结构损伤累积到一定程度，将使得结构整体破坏失效，导致重大安全事故的发 生，造成严重的人员伤亡以及巨大经济损失。因此，为了提高工程结构的运营 效率，保障人民生命财产安全，预防安全事故的发生，实时对结构进行监测、 及时对结构损伤进行定位、定量分析有着重要意义。

结构损伤有多种识别方法，主要有基于以下四种测试数据的识别方法：静 态数据、频域数据、时域数据和频谱数据。当中基于频域数据的结构损伤识别 方法，主要运用结构自由振动的频率和模态进行分析，相比其它类型的识别方 法，该方法获取数据的方式简单，与结构阻尼无关，测量方式对结构无损，但 容易受测量误差影响。

基于频域法结构损伤识别问题在数学上常转化为求解最优化问题，通过建 立合适的目标函数，使计算测试值不断逼近测量值，从而得到最优解，达到损 伤检测的目的。群智能算法是近一些年广泛应用于求解最优化问题的计算方 法，具有操作简单、容易实现、全局收敛性好等优点，但在工程应用中存在收 敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。由OsmanK.Erol和Ibrahim Eksin提出 的大爆炸算法相比其它群智能算法，具有收敛速度相对较快、参数少的优点， 但同样易陷入局部最优。文献“基于改进大爆炸算法的结构损伤识别(中山大 学学报，2017，56(6)，105-110)”提出的改进之后的大爆炸算法能实现对简 支梁结构仅存在刚度损伤时的损伤识别，适用的结构和损伤情形较为简单，有 一定的局限性。

发明内容

本发明的目的是提供一种结构损伤识别方法及系统，能够准确的实现结构 损伤的定位和定量，具有精度高的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种结构损伤识别方法，所述方法包括：

采用有限元法将所述结构划分为多个单元；

以结构的固有频率和模态的相对误差为目标，构造目标函数；

根据目标函数，采用改进后的大爆炸算法，确定各所述单元的损伤系数；

根据各所述单元的损伤系数确定所述结构的损伤位置和损伤程度。

可选的，所述以结构的固有频率和模态相对误差为目标，构造目标函数， 具体包括：

以结构的固有频率和模态相对误差为目标，构造目标函数

其中，为根据有限元法计算得到的 所述结构的第i阶固有频率，为实际测量得到的所述结构的第i阶固有频 率，为根据有限元法计算得到的所述结构的第i阶模态，为实际测量得 到的所述结构的第i阶模态，p为选取的频率和模态的阶数。

可选的，所述根据目标函数，采用改进后的大爆炸算法，确定各所述单元 的损伤系数，具体包括：