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基于UKF的桥梁空间结构损伤识别研究
| 论文题名： | 基于UKF的桥梁空间结构损伤识别研究 |
| 关键词： | 无迹卡尔曼滤波;损伤识别;桥梁空间结构;非线性系统 |
| 摘要： | 桥梁结构受自然环境和人为等因素的影响，在正常使用期间会出现损伤，并会随时间逐步积累，最终可能导致严重的工程事故。在事故发生前通过结构健康监测，识别结构损伤，掌握结构工作状态，对于保障结构安全、预防突发事故具有重大价值。 在众多损伤识别方法中，基于UT变换的无迹卡尔曼滤波方法（UKF）是一种递推型的模型修正方法。与传统时域方法相比，UKF可以通过递推的方式得到状态的最优估计；与扩展卡尔曼滤波方法相比，对于非线性系统参数识别问题，不需要求解复杂的雅克比矩阵且具有更高的精度。 针对UKF在结构损伤识别反问题中存在的不适定性，本文基于伪测量技术提出了结合l p范数正则化的UKF方法，可以有效利用不同类型的桥梁损伤先验信息来提高损伤识别效果；并以此为基础将结合正则化的UKF应用到考虑空间特性的桥梁损伤识别中。具体的研究工作如下: (1)利用模态坐标代替结构节点响应构建UKF的状态向量，采取模态截断技巧有效缩减状态向量维数；并将损伤参数添加到状态向量当中，构造结构状态与结构参数混合识别问题；进而利用结构的自由振动观测值，通过递推计算在得到状态最优估计的同时识别损伤。 (2)为充分利用人工巡检等方式得到的桥梁损伤先验信息，本文基于伪测量技术，提出将UKF结合l p范数正则化方法识别结构损伤。根据结构的损伤特点可以选择不同的正则化方法，有效缓解了反问题求解的不适定性，提高了损伤识别的精度。论文首先以简支梁为代表的数值算例对两种lp正则化方法进行了比较，分析了不同正则化方法的识别效果和适用的损伤情况；进而考虑具有局部损伤特点结构，以平面桁架为代表重点验证了结合l1范数正则化的UKF方法有效性。 (3)在桥梁结构损伤识别分析中，简化的梁式结构是目前最为常见的分析模型；但实际的桥梁都是三维结构，具有空间特性。考虑空间桥梁结构时，结构变形、损伤分区和测点布置跟一维梁式结构都有很大的区别。论文选取板梁桥和 T型梁桥两种代表性桥梁作为研究对象，进行损伤识别的研究。首先利用ANSYS建立了具有空间特性的板梁桥结构，考虑结构损伤为局部损伤，研究UKF结合l1范数正则化方法对板梁桥的识别效果，重点研究板梁桥的空间分区和测点布置方案对损伤识别的影响；在针对T型梁桥的分析中，分别以湿接缝、横隔板、主梁为损伤对象进行损伤识别，同时还分析了不同的模态信息、不同的分区数目、不同的测点布置方案对湿接缝的识别影响。结果表明，对于具有空间特性的桥梁空间结构，UKF结合正则化方法可以有效识别损伤，同时具备很强的鲁棒性和一定的抗噪声能力。 |
| 作者： | 陈林 |
| 专业： | 力学 |
| 导师： | 张纯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南昌大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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