基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法

基于加速度时域测试数据进行结构损伤识别计算时,所用测试数据的点数必须足够多才能够使识别有效,但往往又容易出现收敛到局部极小解的情况。为解决这一问题,本文提出了基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法;所谓多重测点数目标函数族,即由不同点数的测试数据出发构造一族目标函数,以取代传统的基于单一点数的目标函数;迭代计算时采用了Tikhonov正则化技术以抑制解答的病态性。以Benchmark结构为算例,分析了两种基于单一点数的损伤识别计算难以收敛到正确解答的原因;并考证了文中提出的方法。计算结果表明:基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法,使得识别计算易于收敛到正确解答;从而证明了本文提出的方法是有效的。