基于模态曲率效用信息熵的梁结构损伤识别.docx

基于模态曲率效用信息熵的梁结构损伤识别
摘要
梁结构的损伤识别在结构健康监测中是至关重要的。在本文中，我们提出了一种基于模态曲率效用信息熵的方法来识别梁结构中的损伤。该方法利用模态曲率效用信息熵作为损伤指标，并运用模态分析技术进行梁结构的损伤评估。我们还进行了数值模拟实验，将模拟结果与实验结果进行比较，证明了该方法的可行性和有效性。
关键词：结构健康监测；损伤识别；模态分析；曲率效用信息熵；数值模拟实验。
Abstract
Damageidentificationisessentialinthestructuralhealthmonitoringofbeamstructures.Inthispaper,weproposeamethodbasedonmodalcurvatureutilityinformationentropytoidentifydamageinbeamstructures.Themethodusesmodalcurvatureutilityinformationentropyasthedamageindicatorandusesmodalanalysistechniquesfordamageassessmentofbeamstructures.Wealsoconductednumericalsimulationexperimentsandcomparedthesimulationresultswithexperimentalresults,demonstratingthefeasibilityandeffectivenessofthismethod.
Keywords:Structuralhealthmonitoring;Damageidentification;Modalanalysis;Curvatureutilityinformationentropy;Numericalsimulationexperiment.
引言
随着现代结构的发展和使用，结构健康监测在工程实践中获得了广泛应用。从结构的设计、施工、运营和维修等各个阶段对结构进行健康监测，可以及时发现结构的损伤，预测结构的寿命和安全性。
梁结构作为一种基础型结构，广泛应用于建筑、桥梁、隧道等工程领域。梁结构的损伤会导致其刚度和强度的下降，加剧结构的破坏，甚至威胁人员的生命安全。因此，对于梁结构的损伤识别具有重要意义。
现有的梁结构损伤识别方法主要包括模态分析法、频域分析法、时域分析法等。而本文提出的基于模态曲率效用信息熵的方法是一种有效的损伤识别方法，具有较高的准确性和鲁棒性。
在本文中，我们将介绍基于模态曲率效用信息熵的方法，包括模态曲率效用信息熵的计算、梁结构损伤识别模型的建立以及数值模拟实验。最后，我们将展示该方法的可行性和有效性。
方法
模态曲率效用信息熵
模态曲率效用信息熵是一种评价结构损伤的指标，它基于模态变形对结构的损伤进行评估。假设结构的自然频率为Ω，结构在第m个模态下的挠曲系数为q_m，结构在前n个模态下的挠曲系数为q_1,q_2,...,q_n。则结构在第m个模态下的曲率分布函数为：
C_m(x)=dq_m/dx
其中，x为梁结构的长度。曲率分布函数是表征梁结构变形情况的重要参量。
模态曲率效用信息熵可以表示为：
H(U)=-∑_[i=1]^n(U_i/U*log_2(U_i/U))
其中，U_i/U为第i个模态下的变形贡献率。H(u)越小，说明结构变形的分布越均匀，损伤程度越小，越容易识别损伤。
梁结构损伤识别模型的建立
在梁结构损伤识别模型中，我们将模态曲率效用信息熵作为损伤指标，与结构的损伤程度相关。我们采用单一损伤参数来表示梁结构的损伤程度，并采用多元线性回归模型来建立梁结构损伤识别模型。具体来说，将损伤指标与多个损伤因素进行回归分析，最终得到梁结构的损伤程度。
数值模拟实验
为了验证基于模态曲率效用信息熵的方法的可行性和有效性，我们进行了数值模拟实验。利用ANSYS软件模拟了一段悬臂梁，通过在不同位置施加不同大小的外载荷来模拟不同损伤程度。然后，我们采用基于模态曲率效用信息熵的方法对梁结构进行损伤识别，将识别结果与实验结果进行比较。
结果与讨论
数值模拟实验结果表明，基于模态曲率效用信息熵的方法能够有效地识别梁结构中的损伤。与传统的方法相比，该方法更加准确和鲁棒。
结论
本文提出了一种基于模态曲率效用信息熵的方法来识别梁结构中的损伤。该方法利用模态曲率效用信息熵作为损伤指标，并运用模态分析技术进行梁结构的损伤评估。数值模拟实验表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以有效地识别梁结构中的损伤。该研究结果对于结构健康监测具有重要意义。
参考文献
[1]王营,周俊,吴建安,等.基于模态曲率变化的建筑结构损伤监测方法[J].工