基于多模态特征的重载铁路钢轨损伤检测方法

列车重载运行的情况下钢轨会出现损伤,传统的钢轨损伤检测方法主要依靠人工巡检或使用单一模态特征进行分析,存在准确性低、易漏检漏报等问题。针对这一问题,提出了基于多模态特征的重载铁路钢轨损伤检测方法。首先采集重载铁路钢轨损伤图像,并以直方图均衡化的增强方式预处理原始图像;然后将图像中的信息转换为模态向量进行特征提取,选择置信度矩阵表示不同特征的分布情况,并分解钢轨损伤图像中的特征模态元素;最后基于多模态特征,关联具有相关性的损伤特征模量,标注损失特征标签,实现重载钢轨损伤情况的判断和检测。分别以5000,10000,30000 t重载量级的铁路钢轨作为对象进行测试,试验结果表明,所提方法能够实现精准的损伤定位,且对不同量级钢轨的损伤情况均具有较高检测精度,具有实际应用价值。

基于模态参数验证的机床结构件优化设计

基于有限元分析和试验测试相结合的方法,研究机床结构件优化设计.以某型号拉床结构3大件之一的床台为例,建立床台实际几何形状的有限元模型,分析床台在实际工况下的变形情况和模态参数.利用LMS SCADAS III-305振动测试设备和PolyMAX方法,得到床台在0~512 Hz频率下的自然频率、阻尼比和振型等实验模态参数.获得实验模态与分析模态振型向量的置信准则矩阵,表明有限元分析和实验结果具有较好的相关性.利用经过验证的有限元模型开展拓扑优化,根据优化结果进行床台结构的二次设计.结果表明,通过二次设计得到轻量化的床台结构,切削点处变形更小,第一阶固有频率更大,实现了更好的动态性能.

传感器优化配置的修正逐步累积法

讨论了模态实验中传感器的配置问题。利用结构振型矩阵转置的 QR分解得到传感器的初始配置。以模态置信度 MAC矩阵的最大非对角元为目标函数 ,利用本文提出的修正逐步累积法得到传感器的配置 ,并提出传感器配置必须结合优化效果和经济性

高层建筑中强震仪的优化布置

研究了强震仪在高层建筑中的优化布置问题。通过振型矩阵的QR分解获得强震仪的初始配置,以振型模态置信度(MAC)矩阵为目标函数,利用自编的程序进行优化分析,得到了强震仪的优化布置,对传统的经验方法的完善和提高具有重要意义。

大跨桥梁索塔环境振动测点布置研究

本文探讨了大跨桥梁索塔有限元模型在传感器振动测点布置方面的应用,首先对索塔有限元模型进行模态分析,采用以MAC矩阵的非对角元素为目标函数,通过增加或减少测点自由度使MAC矩阵的非对角元素趋于最小来确定索塔环境振动测点位置的最优布置。然后,运用试验室斜拉桥缩尺模型索塔不同布点方案的测试结果来验证索塔振动测点布置的有效性。研究结果表明:由缩尺模型桥的索塔不同布点方案测得的试验数据得出的测点布置和有限元计算得出的测点布置结果是一致的,因此,从模型试验的角度验证了根据有限元分析结果得出的索塔环境振动测点布置是有效的。

斜拉桥传感器布置优化方法应用研究

根据模态置信度准则,采用模拟退火算法,提取出斜拉桥有限元模型的动力分析数据,得到了主梁加速度传感器的优化布设方案,并根据此优化方案在实际桥梁上进行了现场动力特性测试实验。对比研究结果发现:由现场实验测得的自振频率、振型位移与ANSYS理论计算出的结果十分接近,从而验证了基于MAC准则的模拟退火算法在斜拉桥加速度传感器优化布设方面是有效的和可行的。

基于退火策略混沌遗传算法的桥梁传感器优化布置研究

为了实现桥梁健康监测系统中传感器的优化布置,用尽可能少的传感器获取桥梁整体的健康状况信息,以桥梁模态分析得到的模态置信度矩阵为目标函数,提出了一种改进的最优化算法.该算法将模拟退火算法嵌入传统的遗传算法当中,通过构造编码映射表对初始种群进行十进制编码,对遗传操作得到的部分优秀个体进行局部多次扰动寻优,形成全局、局部并行搜索模式,同时引入具有遍历性和随机性的混沌搜索算子替换部分劣质个体以维持种群的多样性,并结合自适应概率调整机制,产生新一代种群.以一座斜拉桥为例,结果表明,与传统遗传算法相比,改进的算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度,可以较好地实现桥梁传感器的优化布置.

钢管混凝土拱桥健康监测传感器优化布置方法

提出一种针对超大跨钢管混凝土拱桥健康监测传感器的多重优化布置方法以保证桥梁在建设与营运阶段的安全性。首先以Fisher信息矩阵2-范数的变化率来优化目标模态数量,再综合考虑模态置信度矩阵非对角元的最大值及均值来优化传感器数量,最后基于有效独立法优化传感器的布置位置。以某主跨575 m的中承式钢管混凝土拱桥为例,通过有限元软件提取了结构的模态数据,根据多重优化布置方法对传感器的数量及位置进行了优化分析,结果表明:对于超大跨钢管混凝土拱桥,曲率模态是拱肋损伤识别的有效方法,确定传感器数量时要综合考虑模态置信度矩阵非对角元的最大值及均值。

结构健康监测中基于多重优化策略的传感器布置方法

如何在满足测试要求的前提下确定所需传感器的数目并优化其布设位置,已成为结构健康监测中亟待解决的问题。提出一种基于多重优化策略的传感器分步布设方法,首先以模态向量矩阵列主元正交三角分解得到传感器的初始布设位置;然后以模态置信度矩阵的最大非对角元为目标函数,采用逐步累积法,逐步增加可降低此初始布置模态置信度矩阵非对角元的传感器测点,并考虑非对角元均值的变化幅度,确定所需传感器的数量;最后通过基于二重结构编码的广义遗传算法优化传感器的布设位置。以600 m高的广州新电视塔为例,分析了传感器优化布置方案,发现对于刚度有突变的结构(如电视塔的塔身和天线),应对两者分开考虑传感器的布设。