矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法技術

本發明專利技術為矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，第一步，建立梁類結構兩個損傷定量識別的區間Ｂ樣條小波有限元模型，獲得兩個損傷診斷正問題數據庫。第二步，采用上步得到的模型，以后向傳播神經網絡方法識別梁類結構兩個損傷是否發生以及存在的位置和深度。本發明專利技術為小波有限元和神經網絡混合方法，有了訓練好的梁類結構２個損傷識別神經網絡后，只需實驗取得實際梁類結構的前４階固有頻率，即能可靠地對矩形和圓形截面梁類結構的兩個損傷定量識別，適合于工程中廣泛使用的矩形和圓形截面梁類結構損傷定量識別。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬結構損傷定量識別
，具體涉及一種矩形和圓形截面梁類結構兩 個損傷定量識別的方法。
技術介紹
結構損傷是工作狀態結構最為突出的隱患之一，若不及時檢測、診斷、排除，會擾 亂正常的生產過程，尤其是現代機電設備日益朝著大型化、高速化和智能化的方向發展，而 機械結構卻又向著輕型、精巧的方向發展，使得近年來由于損傷故障而導致的事故不斷發 生，造成重大的經濟損失甚至人員傷亡。因此，采用簡單易行的技術，確定結構內部的損傷、 缺陷，成為工程界十分關心和不斷探求的課題。由于任何動力系統都可以看作是由質量、阻尼與剛度矩陣組成的力學系統，一旦 出現損傷，結構參數就隨之發生變化，從而導致系統模態參數(固有頻率、阻尼、振型)的改 變，所以結構模態參數的改變可視為結構早期損傷發生 的標志。在諸多基于模型的結構損 傷檢測方法中，利用結構上出現損傷后，將會減小結構的局部剛度，從而改變結構的固有頻 率這一原理，通過測試固有頻率，尤其是近年來采用方便測量的結構低階固有頻率，建立結 構傳統或小波有限元模型，事先繪制出損傷參數(相對位置和相對深度兩個參數變化)對 結構前3階固有頻率的影響曲線，利用等高線法，定量識別出結構損傷存在的相對位置和 相對深度是常用的方法。小波有限元方法是近年發展起來的一種新的數值分析方法，用尺度函數或小波函 數替代傳統的多項式作為逼近函數，利用小波多分辨的特性，可以獲得用于結構分析的多 種基函數，針對求解問題的精度要求，采用不同的基函數。因此，采用小波有限元模型進行 梁類結構損傷診斷可克服傳統有限元模型在梁類結構損傷定量識別中的不足。然而，目前 小波有限元方法還停留在對梁類結構單損傷診斷層面，而對矩形截面或圓形截面的梁類結 構兩個損傷診斷問題還無有效的方法。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種， 該方法為小波有限元和后向傳播神經網絡混合方法，能夠高效、可靠地解決工程中廣泛存 在的矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別問題，可以通過簡單的實驗模態分析定量 識別出矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷發生與否，以及存在的位置和深度。本專利技術的，包括如下步驟第一步，建立矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的區間B樣條小波有限 元(英文Finite Element Method of B-spline Wavelet on the Interval,簡稱FEM BSWI) 模型，獲得2個損傷診斷正問題數據庫；第二步，采用第一步獲得的模型，以后向傳播神經網絡方法，識別梁類結構2個損 傷是否發生以及存在的位置和深度。所述第一步具體包括以下步驟I、求解損傷剛度矩陣，確定與損傷相對深度ai(i = 1，2)相關的扭轉線彈簧剛度k/及相應的損傷剛度 矩陣iC為<formula>formula see original document page 5</formula>K；的矩陣式中，k 可由線彈性斷裂力學理論求得，對矩形截面梁類結構系統，有k't = bh2^IilIna1Jial^),此式中，b為梁寬、h為梁高，E為彈性模量，強度函數f (CIi)由經驗公式給出f (a j) = 0. 6384-1. 035 α 廣3· 7201 α /-5. 1773 α /+7. 553 α /-7. 332 α ^+2. 4909α/;K；的矩陣式中，對圓形截面梁類結構系統，有<formula>formula see original document page 5</formula>圓截面的半徑，μ表示泊松比，高度η為Η = 2+2-ξ2 ，積分上限 (ξ)為:α, (ξ) = Ir at-(κ -」r2-ξ2),強度函數F ( η /H)由經驗公式給出F( n/H) = 1. 122-1. 40 ( n /H) +7. 33( η/Η)2_13· 08 ( η/H) 3+14· 0 ( η/H)4 ；II、將多個損傷剛度矩陣按照對應的損傷相對位置β Ji = 1，2)，添加到總體剛度 矩陣中去，建立基于區間B樣條小波有限元的兩個損傷梁類結構模型；III、區間B樣條小波有限元模型修正(英文Finite Element Model Update，簡稱 FEMU)，在大多數情況下，如果直接采用實驗模態分析測試得到的前LF階固有頻率作為 反問題的輸入，不能得到正確的損傷定量識別結果，其原因在于測試頻率因各種原因，如材 料內阻尼、邊界條件等與建立有限元模型時理想化處理不一致，導致采用有限元模型計算 得到的頻率值與測試頻率有誤差。為解決這一問題，運用彈性模量修正方法，采用特征值求 解的方法，對每一階頻率求出與其相對應的彈性模量修正值EmiG = 1，2，3，4)，使得無損傷 時完好梁類結構的測試頻率值與采用有限元模型的計算頻率值完全一致，即采用下式求特 征值<formula>formula see original document page 5</formula>IV、求解修正后的基于區間B樣條小波有限元的兩個損傷梁類結構模型，獲得前4 階包含2個損傷影響的固有頻率= 1，2，3，4)，即獲得以2個損傷相對位置= 1， 2)和相對深度aji = 1,2)為自變量，以f」(j = 1,2,3,4)為因變量的2個損傷診斷正問 題數據庫，即<formula>formula see original document page 5</formula>所述第二步，具體包括以下步驟i、進行實驗模態分析(Experimental Modal Analysis，EMA)，獲得實際2個損傷 梁類結構4階包含損傷影響的固有頻率/;(/ = 1,2,3,4);ii、利用神經網絡，進行反問題求解，定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和 深度，即=Fj\fj) (7=1,2,3,4)，2個損傷診斷正問題數據庫中的2個損傷相對位置β i(i = 1，2)和相對深度α i(i =1，2)，以及包含損傷影響的固有頻率fj(j = 1,2,3,4)作為后向傳播神經網絡的訓練樣 本，對神經網絡進行訓練，并將實測梁類結構固有頻率義(_/ = 1,2,3，4)代入訓練好的網絡， 判斷損傷是否產生，以及定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，具體實現過程 包括網絡定義、網絡訓練和網絡辨識三個主要步驟(i)網絡定義定義2個損傷的相對位置= 1，2)和相對深度ai(i = 1，2)作為診斷參數 NP，而包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)作為振動參數NT。(ii)網絡訓練將一對NP和NT的值作為神經網絡的訓練樣本，訓練得到用于梁類結構2個損傷 辨識的神經網絡。其中，包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)被用來作為神經 網絡的輸入參數，而2個損傷相對位置= 1,2)和相對深度ai(i = 1，2)則看作神經 網絡的輸出參數。然后計算誤差并不斷迭代、反饋直至輸出參數等于目標輸出值或網絡輸 出與目標輸出間的誤差滿足要求誤差門限時，迭代終止，網絡訓練結束。(iii)網絡辨識將實測的得到的損傷梁類結構系統的4階固有頻率代入已訓練好的神經網絡中， 網絡計算得到本文檔來自技高網...

【技術保護點】
矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，其特征在于：第一步，建立矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的區間Ｂ樣條小波有限元模型，獲得兩個損傷診斷正問題數據庫；第二步，采用第一步得到的模型，以后向傳播神經網絡方法識別梁類結構兩個損傷是否發生以及存在的位置和深度。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：向家偉，蔣占四，
申請(專利權)人：桂林電子科技大學，
類型：發明
國別省市：45[中國|廣西]