Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một phương pháp kết hợp năng lượng biến dạng mô hình và tối ưu hóa bầy đàn cho việc giám sát sức khỏe của các cấu trúc
Tóm tắt
Các phức tạp chính của các kỹ thuật giám sát sức khỏe cổ điển, chẳng hạn như năng lượng biến dạng mô hình (MSE) và độ cong mô hình (MCR), là độ nhạy cảm với tiếng ồn và báo động sai. Mặt khác, các kỹ thuật hiện đại, chẳng hạn như cập nhật mô hình, trở nên rất phức tạp khi có nhiều biến và không gian tìm kiếm lớn. Trong nghiên cứu này, một kỹ thuật giám sát sức khỏe mới dựa trên sự kết hợp giữa MSE và cập nhật mô hình được trình bày để xác định nhanh chóng và chính xác hư hỏng cấu trúc. Trong kỹ thuật này, vị trí khả thi của một hư hỏng chưa biết được xác định bằng cách sử dụng chỉ số hư hỏng dựa trên MSE (MSEDI). Ảnh hưởng của tiếng ồn được giảm bớt bằng cách đưa dữ liệu rung động qua bộ lọc sóng Morlet. Trong bối cảnh này, các đỉnh của MSEDI trong miền sóng được coi là các vị trí đáng ngờ của những hư hỏng. Vị trí và mức độ nghiêm trọng của hư hỏng sau đó được xác định bằng cách áp dụng kỹ thuật cập nhật mô hình. Để đạt được điều này, việc giảm độ cứng tại các vị trí khả thi được coi là biến cập nhật. Hàm mục tiêu được phát triển bằng cách sử dụng MCR trong miền sóng và được tối thiểu hóa bằng kỹ thuật tối ưu hóa bầy đàn. Các giá trị cập nhật cuối cùng của độ cứng tại các vị trí đó đại diện cho các vị trí thực tế và mức độ nghiêm trọng của hư hỏng. Kỹ thuật này được áp dụng trên một mô hình giả lập cấu trúc khung thép một tầng và một mô hình thực nghiệm tương tự với các mối hàn cho các kịch bản hư hỏng đơn lẻ và nhiều. Hư hỏng được giới thiệu hoặc gần với các mối nối hoặc xa hơn bằng cách tạo các rãnh cắt saw-cut đại diện cho sự mất mát độ cứng. Các kết quả cho thấy hiệu quả của kỹ thuật này cho ứng dụng tiềm năng trong các cấu trúc thực tế.
Từ khóa
#giám sát sức khỏe #năng lượng biến dạng mô hình #độ cong mô hình #tối ưu hóa bầy đàn #hư hỏng cấu trúcTài liệu tham khảo
Doebling SW, Farrar CR, Prime MB, Shevitz DW (1996) Damage identification and health monitoring of structural and mechanical system in their vibration characteristics: a literature review. Los Alamos National Laboratory, New Mexico
Farrar CR, Doebling SW (1997) An overview of modal-based damage identification methods. In: Proceedings of DAMAS conference, Sheffield, UK
Pal J, Shah V, Banerjee S (2013) Performance of damage detection algorithms for health monitoring of joints in steel frame structures using vibration-based technique. Int J Struct Eng 4(4):346–360
Shi ZY, Law SS, Zhang LM (1998) Structural damage localization from modal strain energy change. J Sound Vibrat 218(5):825–844
Shi ZY, Law SS, Zhang LM (2002) Improved damage quantification from elemental modal strain energy change. ASCE J Eng Mech 128(5):521–529
Li H, Yang H, Hu SLJ (2006) Modal strain energy decomposition method for damage detection of an offshore structure using modal testing information. ASCE J Eng Mech 132(9):941–951
Hu SJ, Wang S, Li H (2006) Cross modal strain energy method for damage localization and severity estimation. In: Proceedings of the international conference on offshore mechanics and arctic engineering—OMAE 2:245–249
Li H, Yang H, Hu SLJ (2007) Damage localization and severity estimate for three-dimensional frame structures. J Sound Vibrat 301(3–5):481–494
Friswell MI, Penny JET, Garvey SD (1998) Combined genetic and Eigen-sensitivity algorithm for the location of damage in structures. Comput Struct 69(5):547–556
Perry MJ, Koh CG, Choo YS (2006) Modified genetic algorithm strategy for structural identification. Comput Struct 84(8–9):529–540
Perera R, Ruiz A, Manzano C (2007) An evolutionary multiobjective framework for structural damage localization and quantification. Eng Struct 29(10):2540–2550
Perera R, EnFang S, Huerta C (2009) Structural crack detection without updated base line model by single and multi-objective optimization. Mech Syst Signal Process 23(3):752–768
Zhang Z, Koh CG, Duan WH (2010) Uniformly sampled genetic algorithm with gradient search for structural Identification—part I: global search. Comput Struct 88(15–16):949–962
Zhang Z, Koh CG, Duan WH (2010) Uniformly sampled genetic algorithm with gradient search for structural Identification—part II: local search. Comput Struct 88(19–20):1149–1165
Meruane V, Heylen W (2011) An hybrid real genetic algorithm to detect structural damage using modal properties. Mech Syst Signal Process 25(5):1559–1573
Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. In: Proceedings of IEEE international conference on neural networks 4:1942–1948
Perez REl, Behdinan K (2007) Particle swarm approach for structural design optimization. Comput Struct 85(19–20):1579–1588
Begambre O, Laier JE (2009) A hybrid particle swarm optimization–simplex algorithm (PSOS) for structural damage identification. Adv Eng Softw 40(9):883–891
Orouskhani M, Mansouri M, Teshnehlab M (2011) Average-inertia weighted cat swarm optimization. Advances in swarm intelligence—second international conference. Chongqing, China, pp 321–328
Nanda B, Maity D, Maiti DK (2012) Vibration based structural damage detection technique using particle swarm optimization with incremental swarm size. Int J Aeron Space Sci 13(3):323–331
Xiangcheng M, Haibao R, Zisheng O, Wei W, Keping M (2005) The use of the Mexican Hat and the Morlet wavelets for detection of ecological patterns. Plant Ecol 179(1):1–19
Robinson J, Rahmat-Samii Y (2004) Particle swarm optimization in electromagnetics. IEEE Trans Antennas Propag 52(2):397–407
Elbeltagi E, Hegazy T, Grierson D (2005) Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms. Adv Eng Inf 19(1):43–53
Shi Y, Eberhart R (1998) A modified particle swarm optimizer. In: Evolutionary computation proceedings, IEEE world congress on computational intelligence, pp 69–73