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原文传递基于图像序列和加权模态应变能的悬索桥吊杆损伤识别研究

论文题名：	基于图像序列和加权模态应变能的悬索桥吊杆损伤识别研究
关键词：	悬索桥;吊杆构件;损伤识别;健康监测;图像序列;加权模态应变能
摘要：	吊杆作为悬索桥主要的传力构件，容易受到环境和多变荷载的影响而发生损伤，对结构的安全和耐久性构成巨大威胁。因此，实时监测桥梁状态，准确识别悬索桥吊杆的损伤位置和程度，以确保桥梁安全和路网畅通，具有重要的理论意义和工程应用价值。　　本文在现有的悬索桥吊杆损伤识别方法以及机器视觉在结构健康监测中的应用等研究基础上，采用理论分析、数值模拟和计算机编程等手段，融合了图像测量和加权模态应变能等方法，开展了基于图像序列和加权模态应变能的悬索桥吊杆损伤识别研究。主要工作如下：　　（1）针对传统结构健康监测方法存在成本高、效率低、阻断交通等缺点，本文采用基于图像序列的动态位移监测方法，该方法通过机器视觉获取结构的动态位移。利用摄像机采集简支梁的振动信息，通过视觉测量方法对视频图像的动态位移进行测量，实现了对简支梁上某一特征点的运动跟踪；其视觉追踪测量结果与激光测距仪测量的时程位移曲线相吻合，最大误差为 6.249%，验证了机器视觉测量结果的可靠性与精度。　　（2）针对传统模态应变能损伤定位精度不高，且缺少在结构损伤识别过程中动态特性变化的一致性问题，本文通过加权方法使模态应变能与频率相结合，采用基于加权模态应变能变化率的损伤识别方法，该方法既考虑了固有频率，又降低了高阶模态在叠加时的影响。针对室内悬臂钢梁模型，开展了损伤识别的动态响应试验研究，运用模板匹配法追踪悬臂梁全局测点的振动位移，对测点位移的时域信息进行快速傅里叶变换（FFT）获取各测点自振频率，利用协方差驱动的随机子空间辨识法（COV-SSI）计算结构的前三阶振动频率和振型，并与数值模拟的结果进行对比分析，其结构频率误差在 5.6%以内，结构的振型曲线基本吻合，能够满足结构健康检测的需求，进一步验证基于图像序列测量方法的可行性。结合加权模态应变能变化率的指标，验证了加权模态应变能变化率对损伤的敏感程度优于模态应变能变化率，能够在低阶模态下更好的识别结构局部损伤，减少对未损单元误判的可能性。　　（3）利用有限元软件对悬索桥模型进行了模拟，分析了吊杆单损伤、多损伤工况下的动态特性。并提取了每种损伤工况下的频率和振型，结合加权模态应变能变化率，验证了该变化率对悬索桥结构吊杆损伤的敏感度。数值模拟结果表明：在损伤单元处的加权模态应变能变化率显著高于其它单元，并且能从该指标的数值大小确定吊杆的损伤位置。　　（4）基于图像序列实现对悬索桥吊杆损伤识别。在结构实验室对一自锚式悬索桥进行吊杆损伤试验，选取吊杆下端的测点进行图像测量，利用快速傅里叶变换和协方差驱动的随机子空间辨识法提取其模态频率和振型，并计算出加权模态应变能变化率。研究表明：比较损伤前后的频率和加权模态应变能变化率，通过图像测量可以很准确的定位悬索桥吊杆损伤状况；在损伤程度较小或存在多种损伤的情况下，加权模态应变能变化率可以初步识别悬索桥吊杆损伤。
作者：	陈海林
专业：	力学
导师：	郑佳艳
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023