基于灵敏度分析和不同数据融合的损伤识别方法

摘要：

提出了一种基于灵敏度分析和不同数据融合的有限元模型识别法,对结构的局部损伤进行识别.在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为结构单元杨氏模量的减少.在反问题中,通过建立实测数据与计算数据的残差为目标方程,引入灵敏度分析与正则化技术,将非线性方程转化为线性方程,进而通过迭代法进行求解.在实际工程中,往往会获得许多不同类型的数据,如模态、频响函数、静力位移数据,不同的数据其相应的灵敏度分析是不同的.假如只单独采用某一种数据,数据量过少且受到结构模型误差的影响会较大,通过数据的加权和融合使得目标方程含有尽可能多的实测信息.最后,通过框架和板两个数值算例表明,该方法能有效识别结构的局部损伤,且具有识别精度高,对模拟的测量噪声不大敏感的优点.

关键词：灵敏度分析、损伤识别、模型修正

所属期刊栏目：38

分类号：TB123(工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金11572356;广东省自然科学基金2015A030313126;广东省科技计划项目2016A020223006;中央高校基本科研业务费17lgjc42

在线出版日期：2019-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：236-241