对大型结构状态与作用荷载的实时在线识别

项目针对大型土木工程结构监测信息有限、作用荷载难以观测、结构损伤不仅可表现为结构参数的变化，而且往往会导致结构非线性，以及需对结构状态与损伤进行实时在线监测等实际情况，研究以两步Kalman估计法识别结构参数与结构状态向量，然后再识别作用荷载；在观测信息不完备情况下，对大型结构的各子结构状态进行分散式识别；对大型结构非线性特性的识别，以及对大型结构状态变化与损伤的实时在线识别等内容。解决目前扩展Kalman滤波进行识别的不足，在有限观测信息下,对大型结构状态识别困难, 以及缺乏对无模型非线性特征识别,尤其是实时在线识别的方法等问题。研究提出的分步依次进行Kalman估计识别、将结构状态变化与损伤作为作用在线性结构上的"虚拟未知荷载"的新思想与方法，在国内外是首次提出，具有学术创新，而且能化繁为简，简化分析计算，满足结构监测识别，尤其是智能化结构监测识别的实际需要，具有实际应用前景与价值。

针对土木工程结构监测信息有限、作用荷载难以观测、结构损伤不仅可表现为结构参数的变化，而且往往会导致结构非线性等挑战问题，项目主要进行了（1）分步识别线性结构与具有数学模型的非线性结构的状态特征参数与作用荷载；（2）基于有限观测信息，对大型线性/非线性结构状态特征参数识别；（3）对复杂无数学模的结构非线性特征的识别；（4）对结构状态包括复杂无模型非线性结构状态的实时在线识别的四个方面的研究内容。提出了：(1)一种两步分别识别结构转态和结构参数；(2)两阶段分别识别结构扩展状态及作用荷载及人为加假定约束识别荷载的漂移；(3)基于子结构，利用结构间的连接作用力的解析式及子结构间识别结果的信息传递，平行对大型结构的各子结构状态进行识别；(4)分阶段识别结构产生非线性的位置，损伤产生的的复杂无模型的非线性特征;（5）一种结构损伤实时诊断的新方法等系列创新方法。提出的方法通过数值模拟和模型试验进行了验证。.. 研究成果在国内外学术杂志和学术会议文集上发表论文20篇，其中在SCI收录的国际学术期刊上发表13篇；大大超出了预期目标发表论文15-16篇，其中在SCI收录的国际学术期刊上发表3-4篇的数量。