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一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法

文檔序號(hào):6581629閱讀:234來源:國知局
專利名稱:一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種結(jié)構(gòu)的螺栓松動(dòng)損傷診斷方法,特別涉及一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的螺栓松動(dòng)損傷診斷方法。
背景技術(shù)
空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)體系迅速發(fā)展于20世紀(jì)80年代,截至目前其結(jié)構(gòu)形式已經(jīng)向多樣化、新穎化和超大跨度化方向發(fā)展。這些大空間、超大空間建筑投資巨大,往往是人群集合或配置重要設(shè)施的場(chǎng)所,其安全不僅維系著成千上萬人的生命安全,而且還具有重大的國內(nèi)、國際影響。而在結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)是受力最集中的部位,對(duì)于整體結(jié)構(gòu)的安全性極為重要,節(jié)點(diǎn)一旦失效,相連桿件將喪失部分或全部承載功能,可能造成結(jié)構(gòu)的傳力路徑改變、結(jié)構(gòu)體系局部破壞,甚至可能引發(fā)整個(gè)體系連續(xù)性破壞。螺栓球節(jié)點(diǎn)作為一種典型的半剛性節(jié)點(diǎn),由于其加工制作工藝簡(jiǎn)單,現(xiàn)場(chǎng)安裝方便,技術(shù)要求較低,可以避免高空焊接作業(yè),在國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于網(wǎng)格比較規(guī)則的中、小跨度的網(wǎng)架、雙層網(wǎng)殼結(jié)構(gòu)。而且近年來自由曲面造型的建筑設(shè)計(jì)日益流行,螺栓球節(jié)點(diǎn)由于其空間定位方便準(zhǔn)確特別適用于這種復(fù)雜曲面的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中高強(qiáng)螺栓節(jié)點(diǎn)的失效形式屬于脆性破壞,沒有發(fā)生桿件變形等預(yù)兆。試驗(yàn)研究結(jié)果表明,螺栓的緊固程度對(duì)結(jié)構(gòu)的剛度影響顯著,特別是工程中螺栓球節(jié)點(diǎn)還存在著致命的“假擰緊”現(xiàn)象,在設(shè)計(jì)和施工上都不容易控制。德國MeiO體系將鋼管開孔以檢查螺栓是否到位,但開孔斷面削弱太多。此外日本在大連電視塔工程中曾由螺帽孔插入內(nèi)窺鏡,檢查螺栓是否到位,由于會(huì)大大提高施工成本,并不適合推廣。因此對(duì)大跨網(wǎng)格結(jié)構(gòu)螺栓球節(jié)點(diǎn)進(jìn)行損傷識(shí)別及安全評(píng)估方法的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從目前的研究來看,對(duì)于空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究大都集中為桿件的損傷定位,即采用降低桿件的彈性模量來模擬桿件的損傷,尚未見到研究節(jié)點(diǎn)連接的損傷識(shí)別,而事實(shí)上工程應(yīng)用時(shí)螺栓松動(dòng)損傷發(fā)生的概率要比桿件損傷大的多,因此尋求一種螺栓松動(dòng)損傷識(shí)別的方法迫在眉睫。目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱ANN)方法以其處理信息的并行性、自組織、自學(xué)習(xí)性、聯(lián)想記憶功能以及很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于損傷識(shí)另O。然而由于空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的自由度太多,且能夠獲得的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)非常有限,而基于不完備測(cè)試信息的情況下直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整體結(jié)構(gòu)的損傷判定幾乎是不可能完成的,會(huì)出現(xiàn)模擬損傷樣本組合爆炸的問題,因此降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量成為了能否使用該方法的關(guān)鍵。在結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中,損傷位置的診斷比損傷程度的診斷更困難,但也更重要。一方面,它可以確定出結(jié)構(gòu)有無損傷或損傷的大致位置;另一方面,在確定出損傷的大致位置后,采用較精密的無損檢測(cè)設(shè)備對(duì)該區(qū)域進(jìn)行局部檢測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于,通過提供一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)螺栓松動(dòng)損傷診斷的分步定位新方法,使計(jì)算工作量大大減少,從而增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷診斷的實(shí)用性。精簡(jiǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)并提高其非線性映射能力及損傷識(shí)別的效率。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,首先以整個(gè)結(jié)構(gòu)為控制對(duì)象進(jìn)行面向子結(jié)構(gòu)的損傷定位,即根據(jù)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的組成規(guī)律,將其細(xì)分成子結(jié)構(gòu),采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷螺栓松動(dòng)損傷可能發(fā)生的子結(jié)構(gòu)。然后以整個(gè)子結(jié)構(gòu)為控制對(duì)象,在縮小的范圍內(nèi)采用面向節(jié)點(diǎn)的損傷定位法,確定子結(jié)構(gòu)中螺栓松動(dòng)損傷的節(jié)點(diǎn)位置。上述方法具體包括以下幾個(gè)步驟:1.1.對(duì)螺栓球節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了精細(xì)化建模,通過分析螺栓球轉(zhuǎn)動(dòng)剛度隨彎矩的變化情況,獲得螺栓球連接的彎矩一轉(zhuǎn)角(M — Θ)曲線,利用簡(jiǎn)化原則將連接等效為一段直桿;1.2.建立結(jié)構(gòu)的半剛性模型,即得到結(jié)構(gòu)的精細(xì)化模型;1.3.根據(jù)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的構(gòu)成特點(diǎn)將空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)按照幾何位置連續(xù)性的方式劃分為多個(gè)子結(jié)構(gòu),任意兩個(gè)子結(jié)構(gòu)中桿件、節(jié)點(diǎn)的布置相同,并對(duì)其進(jìn)行編號(hào);1.4.對(duì)結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行加速度傳感器的優(yōu)化布置,并進(jìn)行頻率對(duì)桿件的靈敏度分析;1.5.螺栓松動(dòng)損傷的數(shù)值模擬;1.6.以整個(gè)結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本、輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù),選擇概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱PNN)進(jìn)行訓(xùn)練。將螺栓松動(dòng)的損傷樣本輸入到訓(xùn)練完畢的PNN網(wǎng)絡(luò)A,輸出為損傷位置所在的子結(jié)構(gòu),即將損傷位置定位到其所在的子結(jié)構(gòu);1.7.以整個(gè)子結(jié)構(gòu)作為研究對(duì)象,以NDSIi (k)作為輸入?yún)?shù),螺栓松動(dòng)損傷對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)損傷指數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱GRNN)進(jìn)行訓(xùn)練。將損傷樣本輸入到訓(xùn)練完畢的GRNN網(wǎng)絡(luò)B,輸出為節(jié)點(diǎn)的損傷指數(shù),即將損傷位置定位到其所在的節(jié)點(diǎn);所述步驟1.1中節(jié)點(diǎn)連接的簡(jiǎn)化原則為:根據(jù)所得到的M — Θ曲線折減節(jié)點(diǎn)單元的彈性模量,來保證彈性階段節(jié)點(diǎn)單元的抗彎剛度等效。將螺栓連接簡(jiǎn)化為一段直桿,慣性矩I和桿件單元相同,L為球中心至切削面與套筒長度之和。所述步驟1.2中半剛性模型建立的方法為:建立具有桿端節(jié)點(diǎn)連接剛度可調(diào)的桿件單元,即螺栓球節(jié)點(diǎn)的半剛性用具有剛度可調(diào)的節(jié)點(diǎn)單元來描述。a為節(jié)點(diǎn)單元與桿件單元的剛度比值,aEI為節(jié)點(diǎn)單元?jiǎng)偠?,EI為桿件單元?jiǎng)偠?。所述步驟1.3中空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)為:空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的桿件和節(jié)點(diǎn)布置相同,子結(jié)構(gòu)的受力特點(diǎn)相同或相近。所述步驟1.4中加速度傳感器優(yōu)化布置的方法為:測(cè)點(diǎn)布置優(yōu)先級(jí)綜合排序法。所述步驟1.5中螺栓松動(dòng)模擬的方法為:利用節(jié)點(diǎn)單元的截面面積減小來模擬節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)的損傷,但保證桿件的壁厚不變。所述步驟1.6中訓(xùn)練樣本的確定原則為:選取子結(jié)構(gòu)中桿件靈敏度排序的前10%且靠近子結(jié)構(gòu)中心的位置桿件。所述步驟1.6輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)的確定原則為:選擇僅與損傷位置有關(guān)的參數(shù)一標(biāo)準(zhǔn)化的損傷信號(hào)指標(biāo)NDSIi (k)作為輸入?yún)?shù),這樣可以避開損傷程度的干擾,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的效率。輸出參數(shù)為對(duì)應(yīng)的“子結(jié)構(gòu)編號(hào)”。
權(quán)利要求
1.一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷螺栓松動(dòng)損傷可能發(fā)生的子結(jié)構(gòu);然后以整個(gè)子結(jié)構(gòu)為控制對(duì)象,在縮小的范圍內(nèi)采用面向節(jié)點(diǎn)的損傷定位法,確定子結(jié)構(gòu)中螺栓松動(dòng)損傷的節(jié)點(diǎn)位置;其特征在于:包括以下步驟: 1.1.對(duì)螺栓球節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了精細(xì)化建模,通過分析螺栓球轉(zhuǎn)動(dòng)剛度隨彎矩的變化情況,獲得螺栓球連接的彎矩一轉(zhuǎn)角曲線,利用簡(jiǎn)化原則將連接等效為一段直桿; 1.2.建立結(jié)構(gòu)的半剛性模型,即得到結(jié)構(gòu)的精細(xì)化模型; 1.3.根據(jù)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的構(gòu)成特點(diǎn)將空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)按照幾何位置連續(xù)性的方式劃分為多個(gè)子結(jié)構(gòu),任意兩個(gè)子結(jié)構(gòu)中桿件、節(jié)點(diǎn)的布置相同,并對(duì)其進(jìn)行編號(hào); 1.4.對(duì)結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行加速度傳感器的優(yōu)化布置,并進(jìn)行頻率對(duì)桿件的靈敏度分析; 1.5.螺栓松動(dòng)損傷的數(shù)值模擬; 1.6.以整個(gè)結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本、輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù),選擇概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;將螺栓松動(dòng)的損傷樣本輸入到訓(xùn)練完畢的PNN網(wǎng)絡(luò)A,輸出為損傷位置所在的子結(jié)構(gòu),即將損傷位置定位到其所在的子結(jié)構(gòu); 1.7.以整個(gè)子結(jié)構(gòu)作為研究對(duì)象,以NDSIi (k)作為輸入?yún)?shù),螺栓松動(dòng)損傷對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)損傷指數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;將損傷樣本輸入到訓(xùn)練完畢的GRNN網(wǎng)絡(luò)B,輸出為節(jié)點(diǎn)的損傷指數(shù),即將損傷位置定位到其所在的節(jié)點(diǎn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.1中節(jié)點(diǎn)的連接,根據(jù)所得到的M — Θ曲線折減節(jié)點(diǎn)單元的彈性模量,保證彈性階段節(jié)點(diǎn)單元的抗彎剛度等效;將螺栓連接簡(jiǎn)化為一段直桿,慣性矩I和桿件單元相同,L為球中心至切削面與套筒長度之和。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1 .2中半剛性模型,建立具有桿端節(jié)點(diǎn)連接剛度可調(diào)的桿件單元,即螺栓球節(jié)點(diǎn)的半剛性用具有剛度可調(diào)的節(jié)點(diǎn)單元來描述。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.3中空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的桿件和節(jié)點(diǎn)布置相同,子結(jié)構(gòu)的受力特點(diǎn)相同或相近。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.4中加速度傳感器優(yōu)化布置,根據(jù)測(cè)點(diǎn)布置優(yōu)先級(jí)綜合排序。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.5中螺栓松動(dòng)的模擬,利用節(jié)點(diǎn)單元的截面面積減小來模擬節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)的損傷,但桿件的壁厚不變。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.6中訓(xùn)練樣本的確定,選取子結(jié)構(gòu)中桿件靈敏度排序的前10%且靠近子結(jié)構(gòu)中心的位置桿件。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.6輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù),選擇僅與損傷位置有關(guān)的參數(shù)一標(biāo)準(zhǔn)化的損傷信號(hào)指標(biāo)NDSIi (k)作為輸入?yún)?shù);輸出參數(shù)為對(duì)應(yīng)的子結(jié)構(gòu)編號(hào);
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,其特征在于:所述步驟1.7中節(jié)點(diǎn)的損傷指數(shù),若與節(jié)點(diǎn)相連接的螺栓出現(xiàn)松動(dòng)損傷,則輸出值為“1”,若完好,輸出值為“O”,當(dāng)輸出值> 0.5時(shí)即認(rèn)為節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)損傷。
全文摘要
一種空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)螺栓松動(dòng)損傷的診斷方法,包括對(duì)螺栓球節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了精細(xì)化建模,建立結(jié)構(gòu)的組合單元模型,即得到結(jié)構(gòu)的精細(xì)化模型;根據(jù)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的構(gòu)成特點(diǎn)按照幾何位置連續(xù)性的方式將其劃分為多個(gè)子結(jié)構(gòu),并對(duì)其進(jìn)行編號(hào),對(duì)結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行傳感器優(yōu)化布置,并進(jìn)行頻率對(duì)桿件的靈敏度分析;螺栓松動(dòng)損傷的數(shù)值模擬;確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本、輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù),將損傷樣本輸入到訓(xùn)練完畢的GRNN網(wǎng)絡(luò)B,輸出為節(jié)點(diǎn)的損傷指數(shù),即將損傷位置定位到其所在的節(jié)點(diǎn);可以大大減少損傷精確定位時(shí)訓(xùn)練樣本的數(shù)量,增強(qiáng)了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)螺栓松動(dòng)損傷診斷的實(shí)用性。尤其對(duì)于節(jié)點(diǎn)眾多的大型空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)具有突出的優(yōu)勢(shì)。
文檔編號(hào)G06F17/50GK103091122SQ20131000636
公開日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月8日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月8日
發(fā)明者吳金志, 劉才瑋, 張毅剛 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)
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