[发明专利]基于估计荷载的结构响应重构方法在审
| 申请号: | 202111116471.5 | 申请日: | 2021-09-23 |
| 公开(公告)号: | CN113705059A | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
| 发明(设计)人: | 李轶贤;孙利民;张玮 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
| 主分类号: | G06F30/23 | 分类号: | G06F30/23;G06F111/04;G06F111/10;G06F119/14 |
| 代理公司: | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人: | 卢泓宇 |
| 地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 估计 荷载 结构 响应 方法 | ||
本发明提供一种基于估计荷载的结构响应重构方法,用于对布置在结构上的结构健康监测系统获取到的监测数据进行结构响应的重构,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,建立结构的有限元模型并修正有限元模型的材料参数以及边界条件参数;步骤S2,基于有限元模型提取与监测数据对应的影响线矩阵;步骤S3,对影响线矩阵基于截断奇异值分解进行截断处理并选取最优奇异值截断数;步骤S4,将截断后的影响线矩阵代入影响线方程形成求解外荷载的控制方程;步骤S5,基于广义逆算子估计结构的外荷载;步骤S6,将估计的外荷载施加于有限元模型以提取结构的任意目标响应,并完成结构响应的重构。
技术领域
本发明属于工程结构健康监测领域,涉及一种基于估计荷载的结构响应重构方法。
背景技术
结构健康监测通过安装在结构上的监测系统来实现,该系统对荷载环境和结构响应进行自动、实时、连续的监测和数据记录,并通过数据分析、特征提取等步骤逆向地识别结构损伤或异常,进而对结构安全性、适用性、耐久性进行评定或趋势预测,必要时及时做出安全预警。完整、准确、多样、密集的监测数据是结构健康监测系统的动力源,但受制于系统成本,传感器数量不能无限增加,监测数据密度低和种类少的难题亟待解决。
为获取目标位置的响应,现有方法是将已有数据通过(非)线性变换转化为目标响应,这其中的位移是结构健康监测关注的重要指标,但由于缺乏固定参照点,结构位移难以直接测量。现有技术中计算结构位移的方法包括:(1)加速度/速度沿时间积分;(2)应变/倾角沿空间坐标系积分;(3)变形曲线拟合等方法。前两种方法得到的位移在空间上离散,而第三种方法需要预先设定变形曲线,且对测量噪声较敏感。另外,结构的应变也是重要的监测指标,但传统的应变传感器仅能测量空间上离散的“点式”应变,为获得更加丰富的应变信息,较为常见的方法包括应变场拟合、使用长标距传感器或“皮肤式”二维应变传感技术,但新型传感器的精度仍较低。
综上,现有技术的监测数据融合与转化的方法存在不能将多种变形监测数据纳入统一的框架进行考虑的缺陷,且目标响应的类型单一,无法在多点重构多种类型响应,更无法获取结构的各种响应场。
发明内容
为解决上述问题,提供一种通过空间上离散的结构健康监测数据,重构任意位置的多种目标响应方法,本发明采用了如下技术方案:
本发明提供了一种基于估计荷载的结构响应重构方法,用于对布置在结构上的结构健康监测系统获取到的监测数据进行结构响应的重构,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,建立结构的有限元模型并修正有限元模型的材料参数以及边界条件参数;步骤S2,基于有限元模型提取与监测数据对应的影响线矩阵;步骤S3,对影响线矩阵基于截断奇异值分解进行截断处理并选取最优奇异值截断数;步骤S4,将截断后的影响线矩阵代入影响线方程形成求解外荷载的控制方程;步骤S5,基于广义逆算子估计结构的外荷载;步骤S6,将估计的外荷载施加于有限元模型以提取结构的任意目标响应,并完成结构响应的重构,其中,有限元模型包含n个自由度。
本发明提供的一种基于估计荷载的结构响应重构方法,还可以具有这样的技术特征,其中,步骤S2包括以下子步骤:步骤S2-1,基于n个自由度确定外荷载可能出现的m个加载位置,从而生成所有节点外荷载可能出现的自由度集合{F},该集合{F}包括m个元素;步骤S2-2,基于结构健康监测系统的N个传感器生成各传感器在有限元模型上对应的位置集合{R},该集合{R}包括N个元素;步骤S2-3,对集合{F}所对应的自由度上分别依次施加单位1的节点荷载,计算有限元模型与集合{R}的所有元素对应位置的静力响应的计算结果,从而生成用于描述节点外荷载与监测数据之间关系的影响线矩阵WN×m。
本发明提供的一种基于估计荷载的结构响应重构方法,还可以具有这样的技术特征,其中,步骤S3包括以下子步骤:步骤S3-1,基于奇异值对影响线矩阵WN×m进行分解处理;步骤S3-2,基于奇异值分布情况确定最优截断数r;步骤S3-3,对影响线矩阵WN×m进行截断处理得到截断后的影响线矩阵W*。
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