基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究

摘要：

在传统的基于模型修正的损伤识别中，由于实测模态信息有限而待识别参数过多，往往导致损伤识别方程出现较大误差，从而限制了该方法在复杂结构中的应用。为解决这一问题，对结构的自由度进行了分解，将损伤结构中模态振型的未测量部分表达为已测量到的模态振型、模态频率以及结构其它参数的函数。将损伤视为结构单元刚度的减小，利用完好结构的计算模态数据以及损伤结构扩充后的实测模态数据，建立了结构的损伤识别方程。运用信赖域优化算法对具有双重约束条件的目标函数进行最小化，识别出了结构各单元的刚度损伤参数。通过两个损伤识别数值仿真算例及实验验证，结果表明，在测点数量有限及测试噪声等不利因素影响下，所提方法只需运用少量的实测模态信息，即可实现结构损伤位置及程度的准确识别，同时算法具有较好的鲁棒性。

关键词：模态数据、模型修正、目标函数、信赖域、鲁棒性

分类号：TB123;TU311(工程基础科学)

资助基金：军队科研资助项目[2012]80

在线出版日期：2015-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：196-203,228