1、土木工程结构损伤识别方法的研究综述摘 要: 近年来，随着传感技术、信号采集与处理等技术的发展，土木结构的损伤识别研究已经提出了很多方法本文系统的阐述了结构损伤识别方法，然而，将这些方法应用于实际工程中遇到了很多困难基于近 20 年来国内外损伤识别的研究和应用现状；重点叙述了土木工程结构损伤识别方法并系统地综述了为解决这些问题而提出的一些方法；对有待于进一步研究的问题进行了展望。关键词：结构损伤 检测方法 综述引言：随着世界经济与科学技术的快速发展,现代结构设计不断呈现出大型化、复杂化、多样化的趋势,而这些结构设计使用寿命较长、影响力较大,一旦失事,将会造成严重的生命财产损失。因此,为了保障结构
2、的安全性、完整性与耐久性,在许多新建的大型结构和基础设施上增设了长期结构健康监测系统,对结构状态进行实时监测,为实现结构状态评估提供依据。结构损伤识别(Structural damage identification)作为结构健康监测技术的核心,对掌握结构工作状态以及评估结构安全性具有重要的意义。尽管在过去的20年内结构损伤识别得到了广泛的研究,但离实际工程应用还有一定的距离,还需要进行深入研究。本文首先系统地综述了近20年来国内外发展起来的损伤识别方法；然后提出了该领域中有待于进一步深入研究的问题。 据损伤对结构的作用，可将其分为线性损伤和非线性损伤。如果线弹性结构在遭受损伤后仍保持线弹性，
3、则将这种损伤定义为线性损伤。结构几何或材料特性的改变会导致模态改变，但结构的响应仍然可以应用线性运动方程模拟。初始线弹性结构在损伤发生后表现出非线性行为，这类损伤称为非线性损伤。比如结构中疲劳裂纹的形成以及在正常运营振动环境下的张开和闭合。损伤识别可分为4个递进层次。 确定结构中是否存在损伤(Detection)。 在第一层次的基础上确定损伤的几何位置(Localisation)。 在第二层次的基础上对损伤的严重程度进行量化(Assessment)。 在第三层次的基础上预测结构的剩余使用寿命(Prediction)。迄今为止，对于不使用结构模型的基于振动的损伤识别方法，主要能进行第层次和第 层
4、次的损伤识别。当振动的方法与结构模型结合，在某些情况下可以达到第层次的损伤识别。而第层次的损伤识别与预测通常要与断裂力学，疲劳寿命分析，结构设计评估的领域相结合才可能实现。现有研究主要集中在线性损伤的识别和检测问题。这种线性方法可进一步分为基于模型的识别方法和不基于模型的识别方法1、基于模型的损伤识别方法1.1模式匹配法(Pattern Matching)。其主要思想是首先获取结构所有可能损伤情况下的响应变化特征向量,然后将实际测得的响应变化特征向量依次与它们进行比较,与测量值最匹配的哪个损伤模式被认为是结构实际的损伤邱洪兴 1从多元统计中判别分析的思想出发提出了一种利用动力信息进行损伤定位的
5、方法。赵启林 2从模式匹配的思想出发提出了一种利用静态信息进行结构损伤定位的方法。张力 3基于模糊模式识别技术 (Fuzzy pattern recognizationtechnology),以国际桥梁维护和安全协会(International Association for BridgeMaintenance and Safety,缩写为lABMS)的桥梁健康监测委员会提出的两跨桥梁benchmark模型为例,提出了结构损伤模式识别的两步法,用于识别结构损伤类型和程度。这种方法要求事先列举结构可能发生的损伤基准模型,因此在实际工程应用中难以实现。1、2指纹识别方法（即损伤指标方法）1.2.1
6、基于固有频率变化的损伤识别方法固有频率是模态参数中较容易获得的一个参数，结构发生损伤时，刚度和阻尼发生变化，尽而其固有频率发生改变。因此通过固有频率的变化可以判断结构是否存在损伤 4，在1969年Lifshitz和Rotem年提出通过结构频率的变化进行损伤检测伤 5 , Salawu对利用频率的变化进行损伤检测作了全面的综述 6 Morassi和Rovere通过使结构前几阶分析频率和测试频率相吻合，用优化算法对钢框架的切口损伤进行了损伤定位，指出在优化过程中设定一些合理的约束条件的重要性 7,但利用固有频率方法难以进行损伤定位和评估损伤程度，原因是结构不同部位的损伤可能造成相近的频率变化，如对
7、称结构中对称位置的损伤引起频率的变化量相同，基于频率的损伤识别方法便不能识别对称结构在对称位置的损伤；当结构早期损伤量很小时，固有频率的变化主要表现在高阶频率上，而高阶频率的变化很难获得，因此这种方法对结构早期的小损伤不敏感。1.2.2 基于振型变化的损伤识别方振型的变化相比于频率变化来说对损伤更为敏感，West可能是第一个系统地利用振型信息进行结构损伤定位的学者 8。该方法常用的损伤识别有模态保证准则(modal assurance criterion，MAC) 9和坐标模态保证准则(coordinate modalassurance criterion，COMAC) 10、位移模态、曲率模
8、态、应变模态等振型(尤其是高阶振型)对局部损伤比较敏感，但却难以精确测量，从而使得MAC和COMAC的识别误差较大曲率模态方法的识别率优于其他几种方法，但求解曲率模态需要很高的测量精度，同时需要非常密集的测点，以便使用中心差分法求取曲率模态，否则将增大曲率模态振型的误差1.2.3 基于刚度变化的损伤识别方法结构发生较大的损伤时，其刚度矩阵比质量矩阵要发生显著的变化，因此很多学者利用此特征进行研究 11，但是这种方法对微小损伤的结构无法识别 12。1.2.4 基于柔度变化的损伤识别方法结构发生损伤，其柔度会增加，因此，可用结构柔度矩阵的变化作为损伤检测的依据。主要包括柔度差法和柔度曲率法在相同的
9、试验模态参数条件下，基于柔度变化的损伤识别方法比刚度变化的方法对损伤更为敏感，并且柔度矩阵中高阶模态参数的影响可以忽略，只需一些低阶模态就可得到较为准确的柔度矩阵但是通过柔度矩阵的变化也只能确定结构损伤的大致位置，不能得到损伤的准确位置及损伤程度有的学者考虑采用柔度法与模糊算法或神经网络算法相结合，取得了较好的结果1.2.5 基于振型曲率变化的损伤识别方法。对于梁板式结构，主要是承担横向外力和由外力引起的弯矩，结构在弯矩作用下的曲率会由于结构损伤发生改变，因此，曲率的改变可作为损伤检测的信息。Pandey等首先提出用损伤前后振型曲率变化的绝对值来判断损伤位置，即曲率变化最大处为损伤位置 13。
10、同时，振型曲率变化大小还和损伤程度有关，损伤越大， 曲率变化越大， 由此可鉴别损伤程度。Ratcliffe研究了结构在小损伤情况下直接利用振型曲率难以判别结构损伤的情况，提出对判别点相邻点的振型二阶差分值进行三次多项式差值，然后计算判别点处差值函数和二阶差分的差， 该值能够较好地反映梁结构的损伤大致位置 14。1.2.6 基于残余力向量的损伤识别检测方法。残余力向量中非0元素的位置反映了与该位置相连的单元可能发生了损伤。利用残余力进行损伤定位的好处是只需要知道结构完好状态下的刚度矩阵、质量矩阵和发生损伤后结构的模态参数，而不需要知道损伤后结构刚度矩阵和质量自己的变化。实际工程中，由于测量误差的
11、影响和结构质量、刚度分布不均匀，利用残余力法可能会引起损伤定位误差。为此，Zimmerman和Kaouk提出利用矩阵行向量与振型向量的夹角是否为90。来判别损伤位置，其判别效果比直接用向量内积是否为0好 15 。周先雁等运用残余力法对钢筋混凝土试验钢架模型的损伤进行了准确定位 16。Kosmatka和Ricles对空间桁架的试验研究表明，利用残余力法能够预测各种损伤工况下结构质量和刚度的变化置 17 。Rao等利用残余力向量构造目标函数，然后运用遗传算法进行损伤识别，并将该方法运用于平面桁架、悬臂梁和门式框架等不同的结构形式，取得了很好的效果置 18。1.2.7基于单元模态应变能变化率的损伤识
12、别方法。Shi等提出了单元模态应变能的概念，导出损伤单元前后的模态应变能变化率很大，与损伤单元相邻单元的模态应变能变化率较小，而远离损伤单元的模态应变能变化率很小的结论，因此，可将损伤前后单元模态应变能的变化率作为损伤定位的指标，并成功地运用上述结论分别对一平面桁架和框架结构的损伤进行了数值分析和试验研究 -5钔。单元模态应变能法已成功地应用于桥 23、板 24和悬臂结构 25的损伤检测中。1.2.8 基于传递函数(频响函数)变化的损伤识别方法。由于损伤引起的传递函数的变化是由损伤的类型和位置唯一确定，JiannShiun Lew 于1995年提出了一种基于传递函数或频响函数的损伤识别方法 2
13、6 。David C等结合最小秩摄动理论，利用频响函数数据和有限元模型在一桁架结构成功地进行了损伤识别L5 27。Maia N M M等提出频晌函数曲率法，发现该方法可以在梁损伤识别中达到弹性模量至少降低25的损伤量， 同时还考虑了5噪声的影响，但是无法精确定位损伤位置 28。Mark J等提出了另一种传递函数识别损伤方法，即传动函数法，发现该方法不需要任何数学模型或先验知识，能有效地识别结构早期损伤。但是测量点的数量和位置对损伤识别精度影响较大 29。1、3模型修正法模型修正法(Model updating),作为结构动力学问题的反问题,是通过不断修正基准模型中单元刚度等模型参数,使有限元模
14、型分析结果和试验结果(如结构固有频率、模态、响应等)之间偏差最小 30,从而得到有限元模型中的局部单元刚度变化规律,进而指示结构的损伤位置与程度,因此,基于模型修正的损伤识别重点主要落在了结构有限元模型修正上。结构有限元模型修正发展至今, 大致经历了三个层次:人工修改(Artificial Modification ),计算模型修正(Computational Model Updating)以及模型确认(Model Validation)。模型修正一般需要较为复杂的优化计算过程,但随着计算机技术的迅速发展,这些问题大都可以得到很好的解决,同时计算模型修正由于使用了优化算法,所以从理论上讲,得到
15、的理论模型质量更高。模型确认是最近提出的一个新概念,它是指通过计算和实验两个方面的分析,对有限元模型在设计空间的响应预报精度进行评价和确认,并在此基础上进行模型修正,为进一步应用提供精确的有限元模型。郭勤涛等人 31对模型确认进行了详细的论述,Goge等人 32给出了模型确认的五个基本步骤。模型确认是模型修正的最高层次,而计算模型修正是模型确认的一个最重要的环节,目前对于模型修正的研究主要以计算模型修正为主。宗周红等人 33在回顾结构确定性损伤识别方法的基础上,介绍了不确定性损伤识别方法和有限元模型确认的研进展,分析比较各种方法的优点和不足之处,最后对有待进一步研究的问题和基于模型确认的概率损
16、伤识别方法发展趋势进行展望。宗周红等人 34提出基于响应面模型修正技术和单元模态应变能损伤指标的结构损伤识别方法,通过简支梁室内模型试验来检验方法的有效性,进而以白石大桥为背景,通过数值模拟方法基于响应面模型修正和单元模态应变能指标进行白石大桥支座损伤识别。杨小森等人 35根据斜拉桥的结构特点,将主梁等效为弹性地基梁,通过分析得出结构损伤而导致的内力重分布只影响损伤部位附近单元,并以此作为结构损伤位置的初步判断的依据;然后通过分析得出汽车荷载作用下的索力变化对损伤更为敏感的结论。以实测索力变化和理论索力变化之差为目标函数,通过有限元模型修正实现对结构损伤程度的识别;最后,以苏通长江大桥为例,对
17、4种损伤工况进行了分析识别。近四十年来模型修正技术得到了长足发展,出现了大量的修正方法。Imregun和Visser、Mottershead和Friswell别对有限元模型修正理论与方法进行了详细综述。模型修正技术采用不同的分类标准,可以得到不同的分类。本章中将其分为以下几类:(1)直接法;(2)灵敏度方法;(3)神经网络方法;(4)智能优化算法。1.3.1直接法直接法是最早提出的模型修正方法,该方法是通过矩阵的变换及分解来求解模型的修正值。直接法修正过程无需进行迭代计算,计算量小,其求解过程总是收敛的,修正后模型的响应和试验模型基本一致,因此在模型修正方法的早期发展中得到了广泛研究。Bari
18、ch 36在论文中预先假设结构质量矩阵是精确的,进而基于结构特征向量(eigenvector)对刚度矩阵进行修正,使得有限元模型的计算响应和试验模型的响应相吻合。提出了一种可以同时修正质量矩阵和刚度矩阵的方法。Carvalho等人 37提出了一种无阻尼模型的有限元模型修正方法,该方法在处理不完备测试数据的情况下不需要模态扩展和缩聚就可以对结构模型进行修正,保留了在修正过程中的一些不受影响的特征值与特征向量,从而可以减少识别结果中的虚假模态。Caesar38对一些具有代表性的直接修正方法进行了总结。但由于直接法会导致修正后的系统矩阵失去了原有的物理意义,而且无法保证单元之间的连续性,因此在实际应
19、用中受到了限制。另外,直接法一般要求有精确的实验模态数据,但由于实测的模态数据测点往往有限,一般都需要利用模型扩展或缩聚技术对结果进行处理,从而引入误差,使得修正结果出现较大误差。因此,由于上述缺点人们开始利用优化迭代方法来对模型修正问题进行求解,以保证修正后系统矩阵的物理意义和单元的连续性。1.3.2灵敏度方法基于灵敏度的有限元模型修正方法克服了直接法的主要缺点,由于其修正结果具有一定的物理意义,因而得到了国内外学者的广泛关注。基于灵敏度的修正方法,首先利用物理系统理论模型和试验模型的响应残差建立目标函数,然后再采用某种优化算法使得上述差异最小化。因此,在分析中,一般将有限元模型修正问题看作
20、是一种优化问题,即通过修正模型参数使残差最小化。在具体计算过程中,首先建立灵敏度矩阵,矩阵元素即残差对校正系数的一阶导数;同时,由于修正参数和模态之间为非线性关系,因此必须釆用迭代方法对模型参数进行修正。Friswell 39 40对灵敏度分析方法进行了详细综述。Ren和Jaishi 41提出了基于环境振动测试数据的有限元模型修正方法,利用模态柔度残差建立了目标函数,对一根钢筋混凝土梁的有限元模型进行修正,并对其损伤进行识别。Fritzen等人 42提出了一种基于灵敏度模型修正的损伤识别方法,对铝板存在的损伤进行定位并量化。颜王吉、任伟新人 43利用代数方法解析推导出无阻尼线性系统模态柔度一阶
21、灵敏度的解析表达式,该表达式简洁紧凑,便于编程,而且在计算模态柔度的灵敏度时,只需一阶模态信息,通过损伤前后模态柔度矩阵的列最大变化值来判定损伤。Moaveni等人 44利用基于灵敏度分析的有限元模型修正方法对UCSD-NEES的一个全尺度七层混凝土剪力墙结构的损伤进行了识别,并通过数值模拟对造成识别结果不确定的因素进行了分析。1.3.3 神经网络方法基于神经网络的模型修正方法实质是把结构的响应看作为一种模式,通过对输入输出数据的学习、训练,将输入输出的映射关系以神经元间连接权值存储下来。该方法具有很强的非线性映射能力,可以寻找到结构建模参数与结构模态参数间的非线性关系,而且它也能够自适应地处
22、理由噪声引起的模态失真和克服测试数据不完整造成的缺陷,表现出较强的鲁棒性。Levin系统地介绍了神经网络方法在结构动力模型修正中应用的基本原理和步骤,并详细地分析了该方法的优点以及存在的问题,然后对一个十自由度的悬臂梁进行了数值模拟,结果表明,神经网络具有较强抗噪声能力。段雪平等人运用神经网络方法实现了多层建筑物动力模型的修正;徐宜桂等通过对一简支梁动力模型的修正说明了基于神经网络算法的模型修正方法的适用性和先进性。XU利用BP神经网络分两步对5层剪切型框架实现了模型修正。杜永峰和李慧将应变模态相对变化率作为损伤指标,探索了与人工神经网络结合对析架结构进行损伤识别的方法。1.3.4 智能优化算
23、法近年来,将优化算法与传统模型修正方法相结合的方法也得到了快速发展,它利用结构模态参数及其衍生量建立目标函数,将结构参数作为优化变量,釆用不同的优化算法进行求解。基于优化的修正方法较成熟,可转化为求解强非线性约束优化问题对其进行求解。传统的非线性优化算法计算量大,可靠性低,而且不易成功。因此需要寻求另一种方法来解决上述问题。智能优化算法由于其不需要梯度信息,可以随机搜索最优解,因此在解决上述问题中表现出很大的优势。目前已成为参数型修正方法中的一个亮点。针对传统优化矩阵方法和优化元素方法的目标函数存在误导性的问题,闫桂荣人 45采用改进的最优化元素型模型修正法,采用遗传算法解决模型修正问题中的优
24、化问题。通过对一个七自由度的质量一一弹簧系统和一个复杂平面桁架结构模型修正的数值模拟,验证基于遗传算法改进的最优化元素型修正方法的有效性。秦玉灵人 46在遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的基础上,提出了 GA-PSO组合算法,将该算法应用于一个5层钢架结构的模型修正中,研究了该算法在有限元模型修正中的可行性,并与单独使用PSO算法和GA算法的修正结果进行对比,得出了组合算法较其他算法有更高的修正效率和精度的结论。和声搜索算法(Harmony Search Algorithm,缩写为HSA)是2001年韩国学者GeemZW等人 47提出的一种新的启发式智能优化算法,同时也是一种解决组合优化
25、问题最有效的方法之一。由于该算法原理简单,不依赖于问题的梯度信息,参数较少,具有很好的开源性,而且容易实现,可以与其他算法很好的合等优点,自从它于2001年问世以来,吸引了许多领域尤其是解决优化问题方面的专家学者对其进行研究,在很多领域得到了应用,但在结构健康监测领域至今还鲜有报道。2、基于无模型的损伤识别方法无模型损伤识别方法主要是不使用结构有限元模型,直接通过分析、比较振动响应的时程数据对结构损伤进行识别，其中多数方法都是基于时间序列分析模型提出的。该方法已被成功地广泛应用到机械、航空航天领域并取得了一些研究成果。无模型识别方法可分为时域识别方法、频域识别方法以及时频分析方法。2.1 时域
26、方法时域方法有利用自回归滑动平均(AutoRegressiveMoving Average,缩写为ARMA) 48 49 50、自相关函数 51和扩展的卡尔曼滤波算法 52等一系列方法。比如，Garcia和Osegueda提取了一个基于AR-MA模型的系数的损伤指标，采用Bayes分类技术进行损伤定位。Wei和Yam等利用结构损伤前后NAR-MAX模型系数的变化来识别多层复合材料的损伤位置和程度。NairKiremidjian 等由响应的AR或ARX模型系数提取损伤敏感特征，采用模式分类的方法进行损伤识别。Gertler 53讨论了基于时间序列模型参数估计的故障诊断与隔离方法,提出了一些基于残
27、差的故障诊断方法。Fassois和Sakellariou 54将时间序列分析方法分为参数模型方法和非参数模型方法,在统计假设检验的框架下,对结构损伤/故障进行诊断,并对其在结构健康监测中的应用原则及方法进行了综述。2.2频域分析方法频域分析方法常用的有傅里叶谱分析、多谱分析(信号高次矩的傅里叶变换)、倒阶次谱分析 55等。Samman5 6 57提出了用于桥梁的基于频响函数波形的三个损伤识别指标:WCC (Waveform Chain Code)、Iatm (Adaptive Template Methods)、IsAC (Signature Assurance Criteria)。秦权 58
28、等通过对青马大桥的损伤模拟,指出WCC和Iatm能比较明显地反映FRF的微小变化,而ISAC指标识别局部损伤引起FRF微小变化的能力较差。2.3 时频分析方法。时频分析方法则有Wigner-Ville分布人 59、小波分析 60 61 6263以及近年来发展起来的 HHT(Hilbert-Huang Transform)法人 64等。2.3.1 Wigner-Ville 分布Wigner-Ville 分布是时间-频率的二维联合函数,具有很高的分辨率,是解决时变系统识别问题的有效方法。周凌等人提出了利用Wigner-Ville分布交叉项统计量相对变化量识别桅杆结构损伤的方法,并以涪陵导航桅杆为对
29、象进行了数值分析和试验研究。但由于土木工程结构一般不会产生强的非平稳振动,这类方法在土木工程领域研究较少。2.3.2 HUbert-Huang变换(HHT)方法HUbert-Huang变换(HHT)方法是1998年由美国宇航局的Norden E.Huang等提出的一种信号处理方法。该方法的主要思想是通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,缩写为EMD),将一个复杂的数据序列分解成一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,缩写为IMF),再进行Hilbert变换,由此得到的Hilben谱能准确反映出物理过程中能量在各种频率尺度及时间上的
30、分布。HHT在处理非平稳信号方面表现出了很强的优越性,在信号分析方面得到了广泛的应用,现在也有学者将其应用到桥梁结构的健康监测中,主要是基于Hilbert谱识别结构刚度及阻尼系数,通过对比损伤前后的结构刚度与阻尼变化进行识别。Li等人首先将结构响应数据分解为本征模态函数(IMF),然后利用利用小波变换对损伤进行识别。丁麒等人提出一种基于Hilbert-Huang变换进行损伤识别的方法并通过数值实验进行了验证。但由于该方法提出时间较短,还有许多问题需要进一步深入研究。2.3.3 小波分析法基于小波分析的方法可分为基于小波变换的方法和基于小波包变换的方法。其中，基于小波变换的方法，根据小波变换所起
31、的作用不同，又可进一步分为4种当然，还有其它一些分类方法，比如根据方法识别损伤的能力进行分类等。2.3.3.1基于小波奇异性检测的方法这类方法是通过对时间域或空间域响应进行小波变换来检测响应信号的奇异性，由响应的连续小波变换系数的模极大值或离散小波变换的细节系数的极大值来检测响应中的突变点，从而确定结构发生损伤的时刻或者确定损伤位置。根据使用的响应数据所在的域不同，又可分为下面2类：基于时间域响应奇异性检测的方法和基于空间域响应奇异性检测的方法。其中第一类方法利用的是结构上测得的时域响应数据，通常可以识别结构是否发生损伤和确定损伤发生的时刻。比如，Robertson和Farrar以加速度响应的
32、小波变换系数的模极大值的Holder指数作为损伤敏感指数，采用统计过程控制方法来识别结构是否发生损伤，并确定损伤发生的时刻.第二类方法利用结构的空间域响应数据，通常可以进行损伤定位或(和)定量。可利用的空间域响应数据有静态或动态荷载作用下的挠曲变形、结构的低阶固有振型或者其导出量等。原则上只需要结构损伤后的响应数据，不需要完好结构的基准数据。比如，Liew和Wang 65首次利用空间域响应数据(梁的挠度)的小波变换来识别结构构件的裂纹位置。实际上，这类方法更适合于结构构件或者极其简单的结构.23.32 基于损伤前后小波变换系数变化的方法Surace和Ruotolo通过损伤结构加速度响应的小波变
33、换系数与完好状态下的小波变换系数相比是否发生变化，识别悬臂梁是否存在裂纹。Kim和Melhem通过连续观察结构响应的连续小波变换系数的变化，考察了一个足尺的预应力混凝土简支梁试件在疲劳荷载作用下的裂纹发生和开展情况。2.3.33 基于小波变换和弹性波传播理论的方法这类方法通常都是由动态响应数据的小波变换系数的峰值确定应力波的到达时刻，而确定损伤位置或损伤程度时则分别采用不同的方法。比如，Sone和Yamamoto等利用对结构地震响应的小波变换来识别单自由度结构发生低周疲劳损伤的时刻，又进一步通过基于小波变换的系统识别方法(最小二乘的方法)来识别由低周疲劳引起的刚度的降低量。Salehian和H
34、ou等则通过建立非线性方程解动力学逆问题来定位板等连续介质体系的突然损伤。Kim等利用通过优化方式选择的Gabor小波对梁在宽带脉冲激励下的应变响应进行连续小波变换，结合波动理论和梁的挠度转角方程对梁的裂纹进行定位和定量。2.3.34 基于小波变换和神经网络的方法吴耀军和陶宝祺等利用响应信号的小波基展开系数作为小波神经网络的输人，检测复合材料板的损伤。刘泉和江雪梅从信号小波变换中提取小波能量，并将其作为Kohonen神经网络的输人，来检测复合材料的冲击损伤。为了减少训练网络时所需的样本数量，Yan和Duan等 提出了基于小波变换的动态残余量(DRWT)的概念，并证明了不同尺度上的DRWT的比值
35、对损伤位置敏感而与损伤程度无关，因此提出了基于概率神经网络的两步损伤识别方法，从而实现了损伤定位和损伤定量的先后进行，简化了网络结构，减少了所需的训练样本数量。此外，还提出了基于DRWT的损伤定位指标，该指标适用于多损伤定位。2.3.35 基于小波包变换的方法因为小波包变换对信号的小波空间和尺度空间同时进行分解，使高频成分和低频成分都具有较高的频率分辨率，所以小波包变换在结构的损伤识别领域具有较好的应用前景。这类方法的基本原理是：当结构发生损伤时，由响应的小波包变换提取的各频段上的能量分布与完好结构相比发生明显变化，因此小波包能量可以作为反映结构健康状况的损伤特征参量。3.结构损伤识别方法的展
36、望经过多年的研究，虽然在结构损伤识别领域已经发展了大量的方法，但是由于土木工程结构损伤分布和损伤程度有很大的随机性、振动源不明确和振动测试环境不可控、独特的个性和相对复杂等特点，这些方法应用在实际工程中时遇到了很多困难，比如，测试数据不完备、环境激励下无法获得激振信息、结构所处的外界环境复杂多变、无法得到结构在完好状态下的基准数据、很难得到精度较高的基准有限元模型、测试噪声的干扰等困难和问题是普遍存在的。虽然人们已经认识到这些问题，并针对这些问题提出了相应的解决办，但是这些方面还有待于我们在以后的研究中进一步完善。此外，以下几个方面问题的研究对于推进基于振动信息的损伤识别技术的发展具有重要意义
37、：(1)为了识别较小的损伤，需要利用先进的信号处理方法，提取对损伤更加敏感而对噪声不敏感的特征参量。比如，采用盲信号分离技术、分数傅里叶变换或分形技术等。(2)目前许多进入使用中晚期和新建的重大工程结构中已经安装了实时健康监测系统，根据待检测结构的特点和检测目标，选择几种有效的、可实施的损伤识别方法，建立能将各种方法的损伤识别结果融合起来的损伤识别模块并集成到健康监测系统中是使结构损伤识别方法在实际工程中发挥作用的重要途径。这样可以集各种方法的优点于一身，得出更加可靠的损伤识别结果。比如，发展融合结构局部响应和结构整体响应的损伤识别算法；或将基于模态域数据的方法和基于小波分析的方法相结合，先由
38、基于模态域数据的方法将损伤定位到一个范围内，再由基于空间域响应奇异性检测的方法将损伤定位到更具体的部位等。(3)上面回顾的方法中，都假设振动的幅值很小，结构处于线性范围内，并且损伤也是线性建模；而实际结构本身通常是非线性的，比如土壤和混凝土材料都是非线性的，而且有研究表明：土壤的刚度是激励频率的函数，另外，大多数损伤都是非线性的，比如循环荷载作用下，疲劳裂纹的张开和闭合就是一种非线性行为，因此非线性结构的损伤识别问题的研究是为将结构损伤识别方法应用于实际工程中而努力的方向。因为数值仿真分析中模拟的情况越接近于实际工程结构的本质状态，提出的方法实用的可能性越大。(4)基于模态域数据的方法对小损伤
39、不敏感，而基于时间域数据的方法非常容易受外荷载的影响，因此基于小波分析的损伤识别方法越来越受到重视，具有很好的研究和应用前景。然而，小波分析方法的潜力还远没有得到充分挖掘。目前虽然已经发展了一套基于傅里叶分析的损伤识别方法体系，作为与傅立叶分析平行、但功能更强大的小波分析方法，基于小波分析的损伤识别方法体系还远没有建立，在这方面还有很多工作要做。4、参考文献1.邱洪兴,蒋永生.古塔结构损伤的系统识别 I:理论J.东南大学学报:自然科学版,2001, 31(002): 81-85.2.赵启林,翟可为,张志,等.基于静态信息结构损伤定位的模式匹配法J.计算力学学报,2007,23(6): 789-
40、793.3.张力,张瑜.基于模糊理论的结构损伤模式识别J.西安工业大学学报,2009,29(2): 177-1834李书明，何亮，程关兵基于振动分析的结构损伤检测方法研究J中国民航学院学报，2006，24(5)：26-29Li Shuming，He Liang，Cheng GuanbingResearch onmethods of vibrationbased structure damage detectionJ_Journal of Civil Aviation University of China，2006，24(5)：2629(in Chinese)5 Lifshitz J M，Ro
41、tem ADeterm ination of reinforcement unbonding of composites by a vibration techniqueJJournal ofComposite Materials，1969(3)：412-4236Salawu 0 SDetection of structural damage through changes in frequency： A review J_Engineering Structures，1997，19(9)：7187237 Morassi A，Rovere NLocalizing a notch in a st
42、eel flame from frequency measurementsJJournal of Engineering MechanicsAsce，1997，123(5)：422-4328 West W MIllustration of the use of modal assurance criterion to detect structural changes in an orbiter testspecimenCProceedings of Air Force Conference on AircraftStructuralIntegrity,1984：169Allemang R J
43、，Brown D LA correlation coeficient for modal vector analysisCProceedings of the FirstInternational Modal Analysis Conference1982：11011610Levine N A J，Ewins D JSpatial correlation of mode shapes， the coordinate modal assurance criterion(COMAC)CProceedings of the 6th International M odal An alysis Con
44、ference，1988：690- 69511 Salawn 0 S Structural damage detection using experimental modal analysisA comparison of somemethodsCProceedings of the 1 lth IMAC，1993：25426012郑栋梁，李中付，华宏星结构早期损伤识别技术的现状和发展趋势J振动与冲击，2002，2l(2)：16Zheng Dongliang， Li Zhongfu， Hua Hongxing Asummary review of structural initial dama
45、ge identification methods Joumal of Vibration and Shock，2002，21(2)：16(in Chinese)13 Pandsy A K，Biswas M，Samman M MDamage detection from changes in curvature mode shapesJ Journal ofSound andVibration1991145(2)：32133214Ratclife C R Damage detection using a modified Laplacian operator on mode dataJJour
46、nal of Soundand Vibration，1997，204(3)：5055 1715 Zimmerman D C，Kaouk MStructural damage detection using a minimum rank update theory J1Journal of Vibration and Acoustics，Transactions of ASME，1 994，116(2)：222-23116 周先雁，沈蒲生，程翔云用振动参数识别技术对混凝土框架进行破损评估J土木工程学报，1998，3 1(2)：39 45Zhou Xianyan，Shen Pusheng，Chen
47、g XiangyunDamage assessment of reinforeed doncretes structures by vibration parameter identification techniqueJChina Civil Engineering Journal，1998，3 l(2)：3945(in Chinese)17 Kosmatka J B，Ricles J MDamage detection in structures by modal vibration eharacterization JJournal of Structural Engineering，1
48、999，125(12)：1384139218Rao M A，Srinivas J，Murthy B S NDam age detection in vibrating bodies using genetic algorithmsJComputers 181-186.46.秦玉灵,孔宪仁,罗文波.GA-PSO组合算法模型修正J.航天器环境工程,2012 (4): 383-385.47.Geem ZW,Kim JH, Loganathan G.A new heuristic optimization algorithm; harmony search. Simulation ,2001,76(2):60-6848.邱洪兴,蒋永生.古塔结构损伤的系统识别I:理论J.东南大学学报:自然科学版,2001, 31(002): 81-85.49.杨叔子,吴雅,轩建平等.时间序列分析的工程应用(第二版)M.武汉:华中理工大学出版社,200750.Sohn H,et al. A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996-2001.Los Alamos National Laboratory Report,LA-13976-MS,2003.51.Zubaydi A, Haddara M R, Swamidas A
