基于小波合成的时变结构识别方法研究

Timely health monitoring of engineering structures and diagnosis of damage location, severity and remaining life have a great significance to their life-cycle management and hazard mitigation. Most structures could exhibit intrinsically time-varying and nonlinear characteristics when subjected to strong excitation or when damaged. However, most existing structural identification techniques assume that the structure is linear and time-invariant which cannot the underlying time-varying and nonlinear behavior if existed. This research proposal is to quantify and/or qualify the time-varying and nonlinear characteristics of structures. It is well known that arbitrary transient functions can be effectively and accurately approximated using wavelet multi-resolution approximation due to its good time-frequency localization property. We will develop series of time-varying structural identification techniques, considering different types of time-varying and nonlinear behaviors. Previous research results of the principal investigator show that the wavelet-based techniques can identify and track the time-varying parameters quite accurately for shear-beam buildings. In this research proposal, we will extend the techniques to general multi-story frame structure considering time-varying and nonlinear damage to beam, column and joints, respectively, along with numerical and experimental verifications. The end results of the research would demonstrate a great potential of practically applicable techniques in the structural health monitoring of time-varying and nonlinear structures.

及时地对结构进行健康监测，诊断损伤的位置和程度，估计剩余使用寿命，对结构的全寿命管理、减小灾害损失具有重大意义。大多数结构当受到强激励或破坏时，结构会出现时变或非线性特性。然而，现有大多数损伤识别方法都假设结构是线性时不变系统，识别的结果不能反映结构的时变或非线性过程。本项目拟研究时变性和非线性特征结构的定性和定量的方法。小波函数具有非常好的时频特性，任意有限能量函数都可以有效并准确地用小波多尺度来合成。本课题将针对不同的结构时变性和非线性、响应数据情况，研究一系列基于小波多尺度近似的时变结构识别方法。申请人已有研究结果表明，基于小波多尺度近似的识别方法可以很好地识别和追踪剪切梁模型结构的时变参数。本项目拟拓展研究多层框架结构，深入探究梁、柱和节点性能时变性能的损伤识别方法，并以辅助实验验证方法的适用性。此项研究的发展对今后时变结构健康监测在实际工程结构上的应用有很好的指导作用。

结构健康监测(SHM)目前已是土木工程学科研究和发展的一个重要领域。土木工程结构随时间老化、灾变作用下会出现损伤累积和抗力衰减的现象，会导致结构安全性和使用性的降低。因此，对结构及时、实时进行健康监测，发现和估计结构损伤的位置和程度，估计结构性能的变化和剩余使用寿命并做出维修决定，对工程结构的全寿命管理，减小结构灾害损失具有重大意义。.本项目就结构健康监测领域进行了针对时变框架的结构识别和未知地震激励下的结构识别两方面研究。首先，对时变框架结构识别的问题，我们从结构时变动力模型的建立、时变参数估计的方法和具体数值模拟实验验证等方面，提出了以小波合成的时变结构识别方法。此方法可以有效追踪框架结构梁柱单元时变刚度系数和阻尼系数，以此来推进时变结构识别领域的发展。另外，考虑到结构在地震作用下的损伤识别中，结构所受的地震激励不一定可以准确地获得，我们结合剪切型结构刚度矩阵的特点，采用了子空间系统模拟和数据处理的方法，提出了两步子空间递推结构识别的方法，可以同时估计结构的物理性能参数和未知地震激励。通过数值模拟和实验验证，结果很好地展现了此方法的可行性和有效性。.本研究有助于时变结构和未知激励下的结构损伤识别研究的发展，对结构健康监测在土木工程中的更广泛应用具有推动作用。