基于子结构模型降阶和数据驱动的杆塔结构损伤识别方法

针对受静载作用的输电杆塔大型复杂结构,提出了一种基于子结构模型降阶和数据驱动的损伤回归识别方法.根据杆塔框架结构特征及其在自重和覆冰静载作用下的变形特征划分子结构,确定结构可能出现的损伤状态,定义损伤指标.采用子结构模型降阶方法对含损伤结构的有限元模型进行降阶,形成降阶模型库.进一步,根据杆塔受载特征确定标定载荷,根据变形及破坏模式设计应变传感器布置方案,采用有限元方法计算降阶模型库中所有模型在标定载荷作用下的变形,构建数据集.以传感器测点的应变数据作为输入,损伤指标作为输出,利用BP神经网络算法建立损伤回归识别模型,实现杆塔损伤位置识别和损伤指标预测,为杆塔结构健康状态实时监测技术开发奠定了基础.

降阶模型及其在大跨度屋盖结构风振中的应用研究

该文建立了一种适用于气弹系统中非线性结构的降阶模型及系统识别方法,并首次将结构降阶模型应用到大跨度屋盖风振结构模型的建立中。非线性结构采用降阶模型并通过高精度有限元模型的非线性系统识别来建立,该模型在结构的模态坐标中将应变能泛函表示为结构模态振幅的多项式函数,该多项式的系数由高精度有限元模型计算所得的模态和应变能信息确定。该方法对一大跨度屋盖的风振响应做了分析,计算结果与采用高精度模型所得结果和实验结果及用ANSYS计算结果进行了比较,结果符合良好。该文的结构降阶模型对于建立非线性结构模型是准确有效的。