2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識(shí)與損傷識(shí)別技術(shù)作為近20年來適應(yīng)工程實(shí)際需要而發(fā)展起來的一門新學(xué)科,有很強(qiáng)的工程背景,具有重要的實(shí)用價(jià)值。近些年來,工程結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)、損傷評(píng)估越來越受到人們的關(guān)注,而模態(tài)參數(shù)辨識(shí)和損傷識(shí)別作為其核心技術(shù)和理論基礎(chǔ)已日益成為土木工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于工程結(jié)構(gòu)體積龐大、約束條件復(fù)雜、材料混雜等原因,對(duì)其進(jìn)行人為激勵(lì)以及對(duì)激勵(lì)信號(hào)進(jìn)行有效測(cè)量是相當(dāng)困難的,因此,基于輸入輸出信號(hào)的傳統(tǒng)模態(tài)參數(shù)識(shí)別理論和方法在工程結(jié)構(gòu)中難

2、以適用。而環(huán)境激勵(lì)下的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法,具有無需施加人為激勵(lì)、費(fèi)用低廉、不影響結(jié)構(gòu)的正常工作、無需測(cè)量激勵(lì)信號(hào)、更加符合實(shí)際情況等優(yōu)點(diǎn),在工程界得到了廣泛的應(yīng)用。但現(xiàn)有的模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法和損傷識(shí)別方法在精度、魯棒性、效率以及經(jīng)濟(jì)性能指標(biāo)方面仍存在很多不足,在實(shí)際工程中的應(yīng)用尚處于發(fā)展階段,仍需進(jìn)一步研究和完善。
  針對(duì)目前研究中存在的問題,本文圍繞環(huán)境激勵(lì)下工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法和基于模態(tài)參數(shù)靈敏度的損傷識(shí)別方法開展研究,

3、歸結(jié)起來主要內(nèi)容如下:
 ?、儆?jì)算三層鋼筋砼框架模型在環(huán)境激勵(lì)下的位移響應(yīng),利用兩種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法(隨機(jī)減量法和NExT法)和ITD法、STD法、復(fù)指數(shù)法、ERA法和ARMA法等5種時(shí)域模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法,開展了結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識(shí)的比較研究。結(jié)果表明:預(yù)處理方法中的NExT法在精度、抗噪性上均優(yōu)于隨機(jī)減量法;五種模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法中STD法和ARMA法的對(duì)頻率識(shí)別精度比其它三種方法稍高,在抗噪方面,STD、ERA法、ARMA法的抗噪能力

4、比其它兩種方法稍強(qiáng),所有方法對(duì)頻率的識(shí)別精度均遠(yuǎn)大于對(duì)阻尼比的識(shí)別精度。
 ?、诮Y(jié)合隨機(jī)子空間法提出了環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的改進(jìn)ITD法、改進(jìn)STD法與改進(jìn)復(fù)指數(shù)法。隨機(jī)子空間法的識(shí)別精度高,其中數(shù)據(jù)的協(xié)方差計(jì)算(矩陣正交投影計(jì)算)可以保留原始數(shù)據(jù)中的所有信息,同時(shí)去除了噪聲,將得到的Toeplitz矩陣(P矩陣)中的數(shù)據(jù)作為ITD法、STD法與復(fù)指數(shù)法的輸入數(shù)據(jù),這三種方法就不再需要采用隨機(jī)減量法或者自然激勵(lì)技術(shù)法進(jìn)行前處

5、理,從而避免了這兩種前處理方法的不準(zhǔn)確性帶來的誤差。對(duì)兩跨三層框架模型及一自錨式懸索橋模型的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行了識(shí)別,結(jié)果表明:基于協(xié)方差驅(qū)動(dòng) SSI與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SSI的改進(jìn)方法對(duì)比對(duì)應(yīng)隨機(jī)子空間法,在精度未減小的前提下提高了計(jì)算效率,僅用較少的數(shù)據(jù)就可較準(zhǔn)確地識(shí)別出系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù),且識(shí)別精度較高、抗噪性較好;改進(jìn)方法與ITD、STD、復(fù)指數(shù)法相比有精度上的優(yōu)勢(shì)。
  ③開展了在環(huán)境激勵(lì)下的框架結(jié)構(gòu)模態(tài)辨識(shí)實(shí)驗(yàn),同時(shí)針對(duì)十二層鋼筋混凝土框

6、架結(jié)構(gòu)的振動(dòng)臺(tái)試驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行了模態(tài)參數(shù)識(shí)別。結(jié)果進(jìn)一步證明了所提出的改進(jìn)方法的正確性、可行性;基于SSI法的改進(jìn)辨識(shí)方法計(jì)算時(shí)間約為SSI法計(jì)算時(shí)間的50%,當(dāng)輸出信號(hào)較多時(shí),這種優(yōu)勢(shì)更明顯。從而可見,基于SSI法對(duì)ITD、STD、復(fù)指數(shù)法進(jìn)行改進(jìn)后,精度沒有降低,同時(shí)縮短了計(jì)算時(shí)間,這將為改進(jìn)方法應(yīng)用到結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供了可能。
  ④在隨機(jī)子空間辨識(shí)法與特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法(ERA)的識(shí)別結(jié)構(gòu)參數(shù)過程中,確定系統(tǒng)階次是關(guān)鍵。研究了基

7、于奇異值差分譜的去噪原理以及基于奇異值差分譜的分量分離原理。提出了基于奇異值差分譜的隨機(jī)子空間和ERA模型定階方法,通過該法來確定模型階次所產(chǎn)生的虛假模態(tài)是最少的,且包含信號(hào)中所有模態(tài),同時(shí)識(shí)別精度不受影響,并且計(jì)算量最小的階次。通過試驗(yàn)和數(shù)值分析進(jìn)行結(jié)構(gòu)的模態(tài)識(shí)別,結(jié)果表明該方法是有效的。
 ?、莶捎孟嚓P(guān)系數(shù)法進(jìn)行真實(shí)模態(tài)分量的挑選,剔除低頻虛假模態(tài)分量。采用數(shù)字濾波器對(duì)EMD分解進(jìn)行改進(jìn),從而克服EMD分解時(shí)出現(xiàn)模態(tài)混疊的情況

8、。針對(duì)經(jīng)過EMD分解或者數(shù)字濾波后的單頻率分量的信號(hào),提出了基于奇異值差分譜的去噪的方法,仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明該法去噪效果相當(dāng)明顯。提出了基于奇異值差分譜的模態(tài)分離HHT法,通過對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的模態(tài)辨識(shí),表明該方法是可行的。
 ?、尢岢隽嘶跀?shù)字濾波器的STD法、復(fù)指數(shù)法、ARMA法等三種識(shí)別方法,通過仿真信號(hào)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理證明了方法的正確性、可行性,同時(shí)表明該方法能夠有效分離密集模態(tài),且在識(shí)別過程中無需考慮定階問題。

9、提出了基于EMD分解的STD法、復(fù)指數(shù)法、ARMA法等三種識(shí)別方法,通過仿真信號(hào)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了其正確性、可行性,同時(shí)表明該法能夠處理非平穩(wěn)信號(hào),在識(shí)別過程中無需考慮定階問題。
  ⑦在現(xiàn)有的直接解析法基礎(chǔ)上,本文從三個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)(包括直接解析法的模型縮聚改進(jìn),方程迭代解法的改進(jìn),模態(tài)截尾誤差的改進(jìn)),提出了框架結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的改進(jìn)直接解析法。針對(duì)五層兩跨的框架結(jié)構(gòu),開展了基于改進(jìn)模態(tài)參數(shù)靈敏度法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究,結(jié)果

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