[发明专利]一种钢结构损伤评估方法、装置及计算机设备

说明书

本发明提供了一种钢结构损伤评估方法、装置及计算机设备，属于钢结构损伤检测领域，本发明先采用基本效应法对所有参数进行分析，排除对模型响应没有显著影响的参数，实现对参数的降维；然后采用基于贝叶斯概率积分的方差灵敏度分析方法，更精确地估计影响参数的重要性排序，进一步量化影响参数间的个体效应和交互效应，高效地寻找对模型响应有显著影响的参数，以解决由于模型更新过程中参数过多导致的高维问题，并为有影响的参数找出适当的先验分布范围，提高模型校准精度，降低计算成本及耗时。

技术领域

本发明属于钢结构损伤检测技术领域，具体涉及一种钢结构损伤评估方法、装置及计算机设备。

背景技术

土木工程如桥梁、水坝、高层建筑等的质量和运行状况与本发明的生活息息相关，同时国内一些现有的基础设施已有比较悠久的历史年代，进入寿命的使用期限，有必要对其进行结构健康监测，而损伤识别对健康监测过程起到了决定性作用。对结构进行损伤分析一方面可以预防完好的结构发生一些潜在的损伤，节约维护成本；另一方面，可以确定已损坏结构的损伤情况，明确处理方案，避免发生一些突发性事故，所以对土木工程结构进行健康监测和结构损伤识别具有十分重要的意义。

在利用振动实验获得的模型参数进行结构损伤评估方法研究中，广泛应用的一类方法是一种基于有限元模型修正意义上的损伤识别法，而灵敏度分析方法就是基于有限元模型修正基础上提出的一种结构的识别方法。进行灵敏度分析时，结构参数的选择范围很广，例如杨氏模量、质量密度、截面面积、惯性矩等

Fox和Kapoor很早就提出了特征值及特征向量的灵敏度计算方法，继两人之后，出现了大量有效的计算特征向量或特征值灵敏度的计算方法；Rica在基于有限元模型修正的灵敏度分析法的基础上，采用特征值及特征向量对结构参数的加权灵敏度的分析方法，通过结构损伤产生的残余力向量，进行了框架结构损伤识别研究，可以直接进行结构损伤定位；Lam在采用灵敏度分析方法识别结构损伤时，只采用振型对结构参数的灵敏度构造灵敏度矩阵，通过实验证明了此识别方法的有效性；Collins等采用灵敏度方法对于结构进行模型更新，考虑结构不确定性使用结构的固有频率和模态试验的数据修正有限元模型的刚度和质量特征，从统计的角度研究了结构参数识别的问题；Friswell提出了一种由于不确定性对参数估计影响基于固有频率和振型信息利用最小方差估计对结构位置质量和刚度参数进行更新的方法，这种方法对比之前的方法拥有更高的计算收敛效率、更新结果更准确；易伟建等基于贝叶斯损伤识别方法进行了框架结构的实验研究；方圣恩基于贝叶斯模型更新方法对结构进行了损伤识别。

现如今的损伤识别方法主要为基于有限元模型更新的损伤识别，使用较多的是通过非线性优化或者回归分析等方法寻找合适的模型参数，以使得传感器技术测量的响应与通过有限元模型模拟的响应相应之间的差异最小化。但此类问题有比较强烈的奇异性，一是模型更新的过程对于事先选定的需要更新的影响参数非常敏感，所以对影响参数准确的选取对后续模型更新过程具有十分重要的意义；二则非线性优化过程具有极大的不确定性，如果对模型响应有影响的参数的先验分布范围太宽，将使更新过程消耗过多的时间去探索更大的候选空间，本发明应用灵敏度分析方法，为有影响的参数找出适当的先验分布范围，提高模型校准精度，降低计算成本及耗时。Xia等对西澳大利亚州的Balla桥进行了模型修正，该小型桥梁有限元模型包含4200个自由度、1200单元和1039个修正参数，优化过程迭代155次收敛，花费约420h。对于大型土木工程，例如青马桥、广州塔包含上百万自由度、上万修正参数，即使使用功能强大的计算机，使用常规方法修正有限元模型也非常困难。对于基础设施如桥梁、水坝、高层建筑等的结构健康监测问题已成为当今土木工程界一件迫在眉睫的工作。

在利用传感器获取的结构响应对有限元模型进行实时更新校准的过程中，如果参数太多会导致高维问题，使得模型校准不准确或者计算成本过大，再者，如果对模型响应有影响的参数的先验分布范围太宽，将使更新过程消耗过多的时间去探索更大的候选空间，而且参数的不确定性模型难以实现准确又稳健的校准。

发明内容