基于奇异值分解的结构损伤检测方法.doc

基于奇异值分解的结构损伤检测方法


1.19万字 44页 原创作品，通过查重系统

摘 要

现代结构正朝着大型化、复杂化的方向发展。大型结构在复杂的服役环境中长期受到设计荷载与外部环境的作用，常常会产生结构的劣化和损坏，如果这些损伤不及时被发现将有可能造成灾难性的后果。结构的损伤会造成结构损伤部位的刚度或质量的变化，进而引起其动力特性的变化。损伤识别就是根据结构的动力特性的变化来推断结构物理损伤的理论与方法。
小波分析是一种信号的时间-频率分析方法。由于其具有较强的表征信号局部特征的能力，很适合探测信号中的反常成分，因此已越来越广泛的应用于结构的损伤检测中。但在实际工程应用中，其识别效果往往会打折扣。其中一个主要原因就是噪声的影响；奇异值分解能够提取淹没在噪声的损伤特征信息，有效的滤除干扰和噪声信号，提高信噪比。从而实现准确、有效地检测和识别损伤。因此，基于奇异值分解和小波变换的原理，本文提出了一种基于奇异值分解的结构损伤检测方法。
经过现场结构损伤检测实验验证，该方法具有相当的准确性与可行性，可以应用于结构损伤检测当中。


关键词：损伤检测；ABAQUS；小波变换；奇异值分解；实验验证