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基于柔度差高斯曲率的结构损伤识别研究的中期报告
【摘要】
本研究针对结构损伤的识别问题，提出了一种基于柔度差高斯曲率的损伤识别方法。该方法通过计算结构的柔度差和高斯曲率，利用差异性识别结构的健康状况和损伤情况。本中期报告主要介绍研究的背景、方法原理、实验设计及初步结果分析。
【研究背景】
结构损伤识别是结构健康监测的重要研究方向之一。传统的结构损伤识别方法往往需要密集的传感器布置以获得足够的测量数据，并且在复杂结构中识别损伤时具有困难。因此，在近年来，越来越多的研究者试图将非局部方法引入结构损伤识别领域。
【方法原理】
本研究提出了基于柔度差高斯曲率的结构损伤识别方法。具体来说，通过计算结构在健康状态和损伤状态下的柔度差和高斯曲率，利用这些差异性来对结构健康状况进行判别。在实验中，先构造健康的钢桁架模型，并测量柔度和高斯曲率；然后在模型上制造损伤并再次测量柔度和高斯曲率，最后利用PCA（PrincipalComponentAnalysis）对上述数据进行降维处理，得到损伤识别模型。最后，将该模型应用于测试钢桁架上的损伤识别。
【实验设计及初步结果分析】
本研究选取了2m×2m的平面钢桁架结构进行实验。在初始状态下，钢桁架健康，柔度差和高斯曲率分别为0和0.094。制造损伤后，柔度差增加至0.005，高斯曲率增加至0.141。将采集的数据进行降维后，得到损伤识别模型，模型的正确率为95.83%。在测试阶段，模型将钢桁架表面上的损伤区域直接识别出来，证明了提出的损伤识别方法的有效性。
【结论】
本研究针对结构损伤识别问题提出了一种基于柔度差高斯曲率的损伤识别方法。实验结果表明，该方法能够有效地识别结构损伤区域，为结构健康监测提供了一种新的思路。