基于统计模式识别的空间钢结构损伤预警-土木工程专业论文.docx

Classified Index:TU311.3 U.D.C:624 Dissertation for the Master Degree in Engineering SPATIAL STEEL STRUCTURAL DAMAGE ALARMING BASED ON STATISTICAL PATTERN RECOGNITION Candidate: Liu Zhi Supervisor: Prof. Teng Jun Academic Degree Applied for: Master of Engineering Speciality: Civil Engineering Affiliation: Shenzhen Graduate School Date of Defence: June, 2010 Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 － －I－ 摘 要 大跨空间钢结构多用于体育馆、会展中心等城市标志性建筑，其结构体型 庞大，造型独特，形式新颖。为了保证结构的安全性，需要对大跨空间钢结构 进行健康监测和损伤预警。本文主要研究如何由加速度时程响应提取结构损伤 敏感指标并分离环境变化和监测信号噪声的影响，统计判别结构的工作状态， 主要研究内容如下： 研究了由加速度时程响应建立 ARMA 模型。理论分析了 ARMA 模型的适 合阶次，阐明了 ARMA 模型的阶次由结构参与振动的振型数决定。提出了基于 遗传算法的 ARMA 定阶方法，首先根据 AR 模型的阶次确定 ARMA 模型阶次 的范围，然后应用遗传算法搜索 ARMA 模型的阶次。K8 型网壳的数值算例表 明，所提方法减少定阶运算量，能够实现 ARMA 模型的快速定阶。 分别研究了以 AR 系数和脉冲响应为结构损伤敏感指标，表征结构的工作 状态，并提出了基于主成分分析和假设检验的统计判别方法。简支梁和 K8 型 网壳的数值算例分别表明，以 AR 系数为结构损伤敏感指标，可以预警简支梁 的微小损伤和网壳结构的比较严重的损伤，该指标的敏感性随着结构复杂程度 增加有所降低；以脉冲响应为结构损伤敏感指标，能够较好的预警网壳结构的 微小损伤。 基于“水立方”结构的数值模型，研究了脉冲响应作为结构损伤敏感指标 对监测信号噪声的鲁棒性。数值算例表明，该指标能够预警“水立方”结构一 定程度的损伤，并对信号噪声有较好的鲁棒性。提出采用支持向量机回归得到 脉冲响应以温度和风速为自变量的函数关系，以支持向量机的训练残差建立统 计过程控制图，分离环境因素对结构工作状态的影响。 关键词 统计模式识别；时间序列模型；脉冲响应；主成分分析；统计判别 － －II－ Abstract Large spatial steel structures, usually constructed for the landmark stadiums and exhibition centers in the cities, have large sizes, unique shapes and novel designs. To ensure safety, comprehensive health monitoring and damage alarming are needed for the large spatial steel structures. This paper studies extracting structural damage-sensitive index from the acceleration time-histories, separating the influence of environmental changes and monitoring signal noise, and finally identifying the structural work status statistically. The detailed research plan is as follows: First, the study looks into the establishment of ARMA models by the acceleration time history. By theoretical analysis for the fit order of ARMA models, the order is decided by the number of vibration modes. A method base