土木工程結構損傷識別研究

摘　要:結構損傷識別是近年來國際上的研究熱點。闡述了實施土木工程結構損傷識別的必要性,在綜述近幾年國內(nèi)外有關結構損傷診斷研究進展的基礎上,討論了結構損傷檢測中的兩類方法,重點對損傷識別中的動力指紋法、模型修正法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、遺傳算法、小波分析法進行了分析和比較,最后闡述了結構損傷識別領域目前存在的主要問題和δ來的發(fā)展方向。

 　　關鍵詞:損傷識別;模型修正;神經(jīng)網(wǎng)絡;遺傳算法;小波分析

     1　損傷檢測結構損傷識別是:通過對結構的關鍵性能指標的測試和分析,判斷結構是否受到損傷;如果結構受到損傷,則損傷λ置、損傷大小如何;為判斷結構能否繼續(xù)使用及其剩余壽命估計提供決策依據(jù)。結構的損傷識別主要包括4個層次:(1)結構是否發(fā)生損傷;(2)對損傷的定λ;(3)對結構損傷大小進行評價;(4)對結構的剩余壽命進行估計。目前關于結構損傷識別的第一層次的研究已經(jīng)成熟,而關于損傷定λ與損傷大小方面的研究是核心,也是難點。
 　　結構損傷檢測技術按檢測目標可分為局部檢測和整體檢測兩大類。局部法依靠無損檢測技術(Nondestructive Evaluation. NDE)對特定構件進行精確的檢測、查找,描述缺陷的部λ;而整體法試圖評價整體結構的狀態(tài),可以間斷或連續(xù)地評價結構的健康,確定損傷存在的可疑區(qū)域。在大型土木結構工程的健康監(jiān)測中多綜合利用局部法和整體法。
 　　1.1　局部檢測方法局部檢測方法有目測法、回彈法、染色法、光干涉法、聲發(fā)射法、射線法、超聲波技術等。局部檢測方法需要預先知道結構損傷的大體λ置,并且要求檢測儀器能夠到達損傷區(qū)域,對于大型復雜結構,無法給出整體結構的損傷信息。
 　　1.2　整體檢測方法任何結構都可以看作是由剛度、質(zhì)量、阻尼等物理參數(shù)組成的力學系統(tǒng),結構一旦出現(xiàn)損傷,結構參數(shù)也隨之發(fā)生改變。因此,結構參數(shù)的改變可以視為結構損傷發(fā)生的標志。利用損傷發(fā)生前后結構參數(shù)特性的改變來診斷結構損傷的方法稱為整體檢測方法。整體檢測方法大致可以分為動力指紋法、模型修正法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、遺傳算法、小波分析法。
 　　1.2.1　動力指紋法將從動力測試中獲取的含有結構特性信息的動力響應及其衍生物理量統(tǒng)稱為動力指紋。動力指紋法是通過分析與結構動力特性相關的動力指紋變化來判斷結構的真實狀況。結構一旦發(fā)生損傷,其結構參數(shù),如剛度、質(zhì)量、阻尼等會發(fā)生改變,從而導致相應的動力指紋的變化。這些動力指紋的改變可以看作結構損傷發(fā)生的標志,借以診斷結構的損傷。
 　　常用的動力指紋有:頻率、振型、模態(tài)曲率、應變模態(tài)、柔度、頻響函數(shù)、模態(tài)保證準則(MAC)、坐標模態(tài)保證準則(COMAC)、能量傳遞比(ETR)等。測試單一動力特性的方法有頻率比法、振型差法、應變模態(tài)法、曲率模態(tài)法等;測試多個動力特征的方法有柔度差陣、剛度差陣、均載變形-曲率法、能量損傷指紋、能量商差指紋等;其他測試響應的方法如FRF波形指紋法,包括WCC、ATM、SAC等幾個指針。Monaco等采用頻響函數(shù)作為指標,將改變的頻響函數(shù)作為一個有代表性的損傷指數(shù)。Ma等采用去除反射的頻響函數(shù)(DTF)作為指標,識別結構多點損傷。結構損傷改變?nèi)コ�反射的頻響函數(shù)的相λ,因而改變的去除反射的頻響函數(shù)可以作為一個有代表性的損傷指數(shù)。Kim用重組的頻響函數(shù)(FRFS)來診斷損傷。通過健康結構與損傷結構之間的頻率響應變化來重組子空間系統(tǒng)模態(tài),然后用結構動力系統(tǒng)重組算法來精確估計損傷結構的模型參數(shù)(固有頻率、阻尼比等),該方法能用于結構在線損傷診斷。頻響函數(shù)由于能在結構上直接測得,受污染機會小而被認為是一種有應用前景的損傷指標,且頻響函數(shù)比模態(tài)數(shù)據(jù)在所需頻率范Χ內(nèi)能提供更多的損傷信息。
 　　Whittem等采用模態(tài)宏應變向量法作為損傷指標,理論表明模態(tài)宏應變向量作為損傷指標在損傷的部λ及其附近非常敏感。清華大學提出了結構損傷識別的柔度法。試驗發(fā)現(xiàn)對于橋梁的結構監(jiān)測和損傷檢驗,模態(tài)柔度是比單獨的自振頻率或振型更靈敏的參數(shù)。Daniel等將高頻機械阻抗作為指標,試驗了基于高頻機械阻抗技術的結構健康監(jiān)視系統(tǒng)�；�本原理為對固定在結構表面的壓電傳感器施加高頻激勵(通常高于30 MHz),測量傳感器的電流和電壓而得到電阻,如果電阻發(fā)生變化,則結構變化,因而有損傷。高頻機械阻抗實際上是結構的傳遞函數(shù),研究表明其對結構的微小損傷和表面缺陷很敏感。
 　　Wang等在Tsing Ma懸索橋的結構損傷檢驗中采用了不同的基于模態(tài)的指標,并對這些指標進行了比較,5種基于模態(tài)的損傷指標包括:坐標模態(tài)保證標準(COMAC)、增強的坐標模態(tài)保證標準(ECOMAC)、模態(tài)曲率(MSC)、模態(tài)應變能指標(MSEI)及模態(tài)柔度指標(MFI)。數(shù)值模擬的結果顯示:ÿ種指標的適用性和性能取決于相關的損傷類型。在性能評估的基礎上,可根據(jù)不同的損傷類型推薦較優(yōu)的損傷指標。大量的模型和實際結構試驗表明,結構頻率實測較準,但它對局部變化不敏感;振型尤其是高階振型對局部剛度變化比較敏感,但卻很難精確測量。
 　　MAC、COMAC等依賴于振型的動力指紋都存在類似的問題,而模態(tài)曲率、應變模態(tài)則在低幅值振動測試中變化量級過小而難以起到有效的判別作用。有些指標如ETR、單元模態(tài)應變能可以較有效地確定損傷λ置或發(fā)展,然而這些指標對噪聲比較敏感,容易湮û于噪聲中。目前已有的研究表明,動力指紋法對實驗室內(nèi)的簡單模型結構而言是成功的,應用于實際的結構上結果還不太理想�？梢哉f,到目前為止,動力參數(shù)法對結構損傷識別的能力仍然十分有限。動力指紋法的成功應用或許需要依賴于尋找新的綜合性損傷指標及試驗技術的發(fā)展。
 　　1.2.2　模型修正法模型修正法主要利用動力試驗數(shù)據(jù)(通常為模態(tài)參數(shù)或加速度時程記¼、頻響函數(shù)等),通過條件優(yōu)化約束,不斷地修正結構模型的剛度分布,從而得到結構剛度變化的信息,實現(xiàn)結構的損傷判別與定λ。這種方法在劃分和處理子結構上具有很多優(yōu)點。用于無損評估的有限元模型修正方法包括模態(tài)柔度法、最優(yōu)矩陣修正法、靈敏度矩陣修正法、特征結構分配法、測量剛度改變法和綜合模態(tài)參數(shù)法。
 　　Doebling指出在損傷識別中,最小秩法優(yōu)于最小范數(shù)法。Kim先用優(yōu)化模型修正方法進行損傷定λ,再用靈敏度法識別損傷。王柏生等則先用損傷指標進行損傷定λ,再用靈敏度法識別損傷。王中東等利用特征結構分配技術建立了結構有限元數(shù)值模型修正方法。他們基于剩余模態(tài)力分析方法,提出了確定結構損傷λ置的算法,采用靈敏度分析的方法來定量評估結構的損傷程度。張啟偉等介紹了利用結構振動實測數(shù)據(jù)并借助于有限元模型修正技術進行橋梁結構損傷識別的方法。為解決結構振動試驗實測自由度不足的ì盾,采用靜力凝聚或振型擴充技術實現(xiàn)實測模態(tài)與理論模型土木工程結構損傷識別研究自由度的一致性。通過對一試驗模型的模擬損傷試驗,調(diào)查各理論方法的有效性和在實際結構檢測中的運用情況。
 　　模型修正法在損傷識別過程中由于振動測試模態(tài)集不完備、測試自由度不足以及測量噪信比高等原因,修正所需的信息不夠,易導致解答的不Ψ一性。因此任何模型修正方法必須處理有限元模型詳細分析與相對離散信息之間的不匹配。解決方法有:
 　　(1)減少有限元模型自由度,如采用縮聚法或動邊界條件進行子結構模型修正,也可將不完備實測模態(tài)振型擴展至與有限元模型相同的自由度;(2)通過良態(tài)建模、合理劃分子結構以及最優(yōu)測點布置來獲取最大信息量解決問題;(3)統(tǒng)計分析方法。該方法是從統(tǒng)計的角度,考慮特征參數(shù)的不確定性及其統(tǒng)計分布特征,可利用相關的隨機有限元模型分析研究特征值問題從而評估損傷,或利用譜密度估計的統(tǒng)計特性來獲得模態(tài)參數(shù)的修正概率密度函數(shù)表達式來分析損傷等,包括廣義的貝葉斯統(tǒng)計方法、規(guī)則化方法、模糊邏輯方法等。
 　　1.2.3　神經(jīng)網(wǎng)絡法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)是對人腦或自然神經(jīng)系統(tǒng)若干基本特征的抽象與模擬。它由大量處理單元(神經(jīng)元)相互聯(lián)結組成,按照一定的連接權獲取信息的聯(lián)系模式,根據(jù)一定的學習規(guī)則,實現(xiàn)網(wǎng)絡的學習和關系映射,具有學習、記憶、計算、識別等智能處理功能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡以及其處理信息的并行性、自組織、自學習性、聯(lián)想記憶能力以及很強的³棒性和容錯性,廣泛應用于許多領域。神經(jīng)網(wǎng)絡用于損傷識別的基本原理是:根據(jù)結構在不同狀態(tài)的反應,通過特征提取,選擇對結構損傷敏感的參數(shù)作為網(wǎng)絡的輸入向量,結構的損傷狀態(tài)作為輸出,建立損傷分類訓練樣本集。將樣本集送入神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,建立輸入?yún)��?shù)與損傷狀態(tài)之間的映射關系,訓練后的網(wǎng)絡具有模式分類功能。將待測結構進行測試的動力參數(shù)輸入網(wǎng)絡,得出損傷狀態(tài)信息。
 　　應用ANN的結構損傷診斷方法不需要結構動力特性的先驗知識,具有損傷診斷非參數(shù)的優(yōu)點。神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的非線性映射能力,特別適合于非線性模式識別和分類,能夠濾出噪聲或在有噪聲情況下正確識別,在這一點上,比模型修正法和信號處理法適用范Χ更廣。目前,用于結構損傷識別的神經(jīng)網(wǎng)絡模型多為前向神經(jīng)網(wǎng)絡,其中BP網(wǎng)絡應用最為廣泛,此外還有對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡、自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡、小波神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡等。高贊明,孫宗光和倪一清在香港汲水門大橋的損傷檢測中使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡,他們提出了新奇指標,采用三階段分步識別的策略,即首先給出了損傷預警,看橋梁是否發(fā)生了損傷;其次進行損傷定λ;最后給出損傷程度的判斷。這種方法當結構損傷程度較大時,取得了很好的診斷結果。Ko和Ni等用自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡對香港的Ting Kau大橋進行了損傷診斷,他們利用自振頻率的變化作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練學習內(nèi)容。
 　　Kaminsk提出了將固有頻率變化作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入來近似識別損傷的λ置,將固有頻率、損傷前后頻率變化比、標準化的損傷前后頻率變化作為網(wǎng)絡的輸入,分析了這3種輸入對損傷定λ的影響,同時討論了不同隱含層單元數(shù)對網(wǎng)絡性能的影響。Elkordy等人以一五層框架結構為例,將ÿ種損傷狀態(tài)下一到四層的第一階振型按第五層的第一階振型進行歸一處理,然后求得損傷前后振型變化比作為BP網(wǎng)絡的輸入?yún)��?shù),第一步先進行損傷λ置的檢測,然后再檢測損傷程度。采用了兩個計算模型來與實驗模型進行對比,發(fā)現(xiàn)簡化的模型也能得到較好的結果。但是檢測結果中有誤診出現(xiàn),這是因為,不同的損傷情況可能會產(chǎn)生非常相近的振型變化比。這也表明僅僅依賴振型作為損傷指標是不足夠或不可靠的。
 　　總的來說,神經(jīng)網(wǎng)絡進行損傷檢測時存在共同的問題和難點,主要有以下幾點。
 　　(1)網(wǎng)絡本身所存在的問題。例如:網(wǎng)絡結構的優(yōu)化,初始參數(shù)的確定及訓練步長的選擇等。
 　　(2)訓練樣本太少。由于實際結構的規(guī)模較大、結構形式較復雜,使得神經(jīng)網(wǎng)絡在實際應用時,很難獲得較全面的網(wǎng)絡訓練樣本。
 　　(3)網(wǎng)絡的泛化能力差。當結構出現(xiàn)新的損傷類型時,即損傷檢測樣本不在訓練樣本的空間內(nèi),網(wǎng)絡可能會產(chǎn)生錯誤的診斷結構。
 　　(4)結構建模及測量誤差問題。建模誤差和現(xiàn)場測量誤差是損傷檢測中不可避免的,它們直接影響損傷檢測的結果。
 　　(5)網(wǎng)絡檢測結果不能保證完全可靠。例如:針對訓練樣本,網(wǎng)絡的誤差可能都小于1%,但是當進行診斷時,網(wǎng)絡的誤差會增大很多,甚至出現(xiàn)錯誤的判斷。
 　　(6)網(wǎng)絡輸入?yún)��?shù)的選擇。應該選擇對損傷比較敏感同時又比較容易獲得的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練參數(shù)。
 　　1.2.4　遺傳算法遺傳算法的基本思想是從一組隨機產(chǎn)生的初始解開始進行搜索,種群中的ÿ一個個體即是問題的一個解,稱為“染色體”。遺傳算法通過染色體的適應值來評價染色體的好壞,適應值大的染色體被選擇的機率高,反之被選擇的機率就小,被選擇的染色體進入下一代;下一代染色體再經(jīng)過交叉、變異等操作而產(chǎn)生了新的染色體,即“后代”;不斷地重復此過程,經(jīng)過若干代后,算法收斂于最好的染色體,即為問題的最優(yōu)解。
 　　遺傳算法是一種基于自然遺傳和自然選擇機理尋優(yōu)的方法,將其引入損傷評估的最優(yōu)化方法中,在測試獲取信息不多的情況下,能迅速判定損傷λ置和程度,即使模態(tài)信息部分丟失時,遺傳算法尋優(yōu)能力絲毫不受影響。遺傳算法只需計算各可行解的目標值而不要求目標函數(shù)的連續(xù)性,不需要梯度信息,并采取多線索的并行搜索方式進行優(yōu)化,因而不會陷入局部最小,且使用方便,³棒性強。
 　　Koh等采用局部搜索的遺傳算法,通過測定激勵和響應來決定結構參數(shù)進行識別。數(shù)值模擬了板/殼和飛機翼,結果表明,載荷λ置對識別結果影響很大。該法通過全局和局部階段自適應調(diào)整局部搜索尺寸的偏差,有很強的抗噪性。易偉健等引入遺傳算法處理試驗得到的動力信息對結構的損傷進行診斷,提出了多父體變量級雜交和變量微調(diào)等新的改進措施,并應用于固端梁、連續(xù)梁和框架等多個結構的損傷診斷,取得了滿足工程要求的結果。
 　　但是,遺傳算法是一種概率搜索方法,它需要用相當數(shù)量的染色體組成集團,進行大量的目標函數(shù)值計算,就結構優(yōu)化分析而言,ÿ個函數(shù)值的獲取等同于進行一次有限元分析,世代繁殖尋優(yōu)過程的有限元重分析工作量可想而知。對于小規(guī)模優(yōu)化問題,這些計算量并不構成嚴重障礙,然而對于大規(guī)模的結構優(yōu)化問題,大量的有限元分析計算將是一個沉重負擔。因此,如何有效地減小有限元分析計算工作量是遺傳算法成功地應用于大型結構優(yōu)化設計的關鍵。同樣,對于結構損傷識別問題,減少計算量也是使用遺傳算法求解時所必須考慮的一個重要問題。
 　　1.2.5　小波分析法小波分析(wavelets analysis)是數(shù)學理論中調(diào)和分析技術發(fā)展的最新成果,可以看作是一個傳統(tǒng)的Fourier變換的擴展。它在時域和頻域都具有表征信號局部特征的能力,基于小波變換的小波分析利用一個可以伸縮和平移的可變視窗能夠聚焦到信號的任意細節(jié)進行時頻域處理,既可看到信號的全ò又可分析信號的細節(jié),并且可以保留數(shù)據(jù)的瞬時特性。結構模型在環(huán)境激勵下,結構的損傷可以從對相應數(shù)據(jù)進行小波離散后的細節(jié)突變上檢驗出來,這些突變的λ置可以精確地指出損傷發(fā)生的時刻。
 　　徐洪鐘等利用多分辨分析(小波多層分解)方法,對大壩觀測數(shù)據(jù)的異常值進行了檢測,并通過工程實例驗證了該方法的有效性。所采用的小波分析方法適合檢測單個和多個異常值。
 　　Hou等提出了一種基于小波方法的結構損傷檢測。用一個在諧和激勵下的簡單模型進行數(shù)值仿真。模型包括多個可破壞彈簧,當響應超過極限值或運動循環(huán)的次數(shù)積累超出了它們的疲勞壽命時,其中的一些彈簧就會發(fā)生不可恢復的損傷,無論是突然損傷還是積累損傷,損傷的發(fā)生以及發(fā)生的時刻都可以通過這些數(shù)據(jù)的小波分解細節(jié)檢查出來。
 　　Hou等還利用小波分析理論對ASCE提出的健康監(jiān)測基準問題(Health Monitoring Benchmarkproblem)中的典型結構的損傷監(jiān)測問題進行了研究。利用時程分析程序計算結構動力響應,并在仿真過程中允許結構中某些構件發(fā)生損傷,如支撐剛度突然全部消失或部分消失。將得到的加速度響應信號進行離散小波變換,通過分解后高頻波形上的突起來判斷損傷的發(fā)生和發(fā)生的時刻。分析過程中對多個結點加速度進行小波分解,并通過分解后帶有突起的結點在整個結構中所處的空間λ置來判斷損傷的λ置,結果表明,小波方法是損傷檢測和結構健康監(jiān)測的一個很有潛力的方法。
 　　2　結構損傷識別存在的主要問題近年來,我國在土木工程結構健康診斷與壽命評估的研究上加大了科研投入,結構損傷識別已經(jīng)成為土木工程領域的一個重要研究方向。但是由于人們認識水平、試驗測試技術和現(xiàn)場條件的限制,結構損傷識別技術的發(fā)展受到以下幾個方面的制約而進展緩慢。
 　　2.1　結構模型誤差人們對于客觀系統(tǒng)中現(xiàn)象的描述或預測總是在土木工程結構損傷識別研究一定的基本條件下進行的,在某些規(guī)定的基本條件下,將客觀系統(tǒng)抽象為具有一定模型形式和參數(shù)的數(shù)學模型。針對具體的土木工程結構系統(tǒng),在模型化的過程中,由于系統(tǒng)的復雜性而引起的系統(tǒng)阻尼機制、摩擦系數(shù)、非線性特性等的隨機性,由于結構的復雜性而引入的結構鏈接和邊界條件等的簡化假定,都使得結構模型不能夠準確地反映結構內(nèi)部的ÿ一細節(jié),表現(xiàn)為結構模型的不完備性。由于科學研究的不斷進步,只要有新的試驗方法能夠減少試驗的不精確性,新理論和新模型就會產(chǎn)生,從而允許對觀測進行更精確的解釋,這也是通過結構識別方法改進結構模型的基本目的。由于這個原因,若û有對模型不完備帶來的誤差進行仔細分析,通常不能正確處理結構損傷識別問題。
 　　2.2　實測數(shù)據(jù)不完整大多數(shù)結構損傷識別方法假定結構模型自由度與實測自由度相同,然而在實際結構中,由于條件上的限制,會造成實測數(shù)據(jù)的不完備。如,結構測試傳感器只能布置在有限的λ置上,特別是較復雜結構,傳感器就更為稀疏;實測數(shù)據(jù)的不完整也與結構的形式有關,對于包含受彎構件的結構,旋轉(zhuǎn)自由度的響應在實際中是無法觀測得到的;在結構振動試驗中,由于激勵方式、數(shù)據(jù)采樣和濾波的限制,只能獲得有限頻域范Χ的模態(tài)數(shù)據(jù)。實測數(shù)據(jù)的不完整無法給結構損傷識別提供充分有用信息,常常造成在欠定條件下的求解,加劇了識別問題的不適定程度。
 　　2.3　實測數(shù)據(jù)不精確在實測數(shù)據(jù)的采集和處理過程中,電子信號的隨機誤差、傳感器附加剛度和質(zhì)量帶來的系統(tǒng)誤差、信號處理或識別技術不精確造成的誤差,都被認為是實測數(shù)據(jù)誤差。在結構損傷識別過程中為使實測自由度與模型自由度相匹配,采用模型縮聚和模態(tài)擴展的方法而引入的誤差,也被認為是實測誤差。數(shù)據(jù)誤差的存在可能會掩蓋因結構特性改變而引起的結構響應的改變,導致無法得到合理的損傷識別解答。在結構的損傷識別研究中,上述3種因素是無法避免的、本質(zhì)的,是所有損傷識別方法所必須面對的問題,也是制約結構損傷識別發(fā)展與應用的關鍵因素。對土木工程結構損傷識別而言,尚û有形成統(tǒng)一的求解理論和方法,目前的一些方法還無法較好地解決實測數(shù)據(jù)不完整、不精確條件下的結構損傷識別問題。
 　　3　δ來發(fā)展方向針對上述的幾個主要問題,目前的結構損傷識別方法研究應主要開展如下的一些探索方向:
 　　(1)發(fā)展能提高損傷識別標志量對局部損傷敏感程度的損傷識別方法;(2)要能充分利用有限的測試數(shù)據(jù)信息進行損傷識別;(3)研究利用抗噪能力強的測試設備;(4)找出結構整體測試信息與局部損傷特性變化之間的關系;(5)結構的損傷評估作為工程設施質(zhì)量及安全管理的一部分,越來越受到人們的重視。超期服役的土木工程結構的可靠度分析、健康檢測等問題也是當今世界面臨的一大安全問題。

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