大跨度空结构的损伤诊断研究现状分析

[摘要]对大跨度空结构进行损伤诊断是目前结构工程领域研究的热点和难点。在国内外有关文献信息基础上，分类评述了损伤诊断方法在空结构中的应用及最新的研究进展，并对该领域中在理论和实际应用中尚存在的问题进行了讨论，对今后的发展方向及趋势进行了展望。

[关键词]空结构；损伤诊断；模型参数；诊断方法

中图分类号：TU375.4　文献标识码：A

1、引言

近几十年来，随着我国经济实力的增强和建筑技术水平的提高，许多大跨度空结构陆续建成，在数量及规模上都处于世界领先水平。这些大空建筑往往投资巨大，人群密集，其安全不仅维系着成千上万人的生命安全，而且还具有重大的社会影响。而网架结构在复杂的服役环境中受到计算荷载的作用以及各种突发性外在因素的影响而面临结构的损伤累积的问题，国内外网架结构的破坏及倒塌的例子时有发生。

结构损伤诊断是对结构进行检测与评估，以确定结构是否损伤进而判别结构目前的状况、使用功能和结构损伤的变化趋势，最终预测结构的剩余使用寿命。结构损伤诊断技术可以快速、准确地诊断出结构损伤的存在、位置及程度。用损伤诊断的方法对网架结构进行预警监测对于保证网架结构安全的重要意义。

2、网架结构损伤诊断方法

2.1　基于模态参数变化的网架结构损伤诊断方法

固有频率：固有频率是结构最基本的模态参数，具有容易获得、识别精度高等优点，结构损伤固有频率会下降。但它对微小损伤不是很敏感；而对结构损伤反应较大的高阶频率难于测到；无法诊断对称位置上的损伤。

振型：振型的测试精度较低，但是其包含较多的信息。主要是利用模态置信准则(MAC)、坐标模态置信准则(COMAC)以及损伤前后振型的变化来诊断结构的损伤。能够比较简单、容易地确定损伤。但问题在于：测量的网架结构的振型不完整，可能会缺少对损伤敏感的信息；振型的测量受噪声的影响很大；激励出网架结构的各阶振型也是比较困难的。

柔度矩阵：柔度矩阵与固有频率的平方成反比，对低阶模态的变化十分敏感。对于网架结构，由于高阶模态难以获得，应用这种方法便可以在一定程度上进行有效的损伤诊断。但对于大跨度的网架结构，往往某些高阶模态也有明显的作用，该方法也将不准确。

应变模态：应变模态对局部损伤敏感，但如果应变传感器偏离损伤区域，应变模态所包含的结构损伤的信息将减少，从而限制了这种方法的应用。

曲率模态：曲率模态属于承弯结构振动特性的特殊表现形式。可通过测量应变响应来换算曲率响应或利用结构的位移模态通过差分方法近似求出曲率模态。测量振型自由度过少造成了基于曲率模态变化的损伤诊断方法的识别精度很低。

应变能：当结构出现损伤时，其内部单元的模态应变能会发生变化，利用损伤前后单元应变能的变化作为损伤因子进行损伤诊断。基于模态应变能的方法对模态观测的精度、阶次和自由度有较高要求，且模态应变能法中损伤单元的刚度要用未损伤前的刚度代替，在网架结构的损伤诊断中有一定困难。

残余力向量：基于残余力向量的损伤诊断方法不需要无损时的模态信息。对于网架结构来说该方法是根据每个节点的各自由度对应的残余力，来判断结构的损伤部位，获得的是节点信息而非单元信息，且只有低阶振型能够粗略定位。

频响函数：结构频响函数包含了结构物理参数的所有信息，相对于模态参数来说，频响函数更直接、误差小、含有更丰富的原始数据信息。杨彦芳等，提出了以频响函数作为损伤诊断的基本参变量，利用主元分析和多元控制图来诊断网架结构损伤的方法。

2.2　基于模型修正的网架结构损伤诊断方法

模型修正方法主要是利用试验获得的结构振动响应数据对物理参数矩阵进行修正得到一组新的矩阵，使其更好地与所测试验数据相匹配。

最佳矩阵校正法：主要有最小范数法和最小秩法。最小范数方法就是通过最小化结构参数增量矩阵范数的手段来进行模型修正的方法。不足之处是需要对整体参数矩阵进行修正，然而损伤往往只是集中在少数的杆件上。最小秩方法的是通过最小化结构参数增量矩阵秩的手段来进行模型修正的方法。缺点是每次最小化矩阵秩的过程中总是要求摄动矩阵的秩与参与剩余模态向量的模态数目相同，如果结构中存在多处损伤，则该方法可能失效。

灵敏度分析法：是将结构模态参数看作物理参数的函数，进行一阶或二阶泰勒展开，展开时要用灵敏度矩阵而得名。它可以识别出结构单元的损伤程度，但对于网架结构来说灵敏度法计算量特别大。Hemez等提出了一种基于单元参数的灵敏度分析方法，避免了对矩阵整体进行灵敏度分析的复杂性，提高了效率。

特征结构配置法：是利用一个虚拟的反馈控制器来控制求解结构的剩余模态向量使其最小化，进而得到修正的模型参数矩阵。如果结构存在损伤，则修正的特征向量将与测试得到的特征向量存在差别，可以用这种差别来诊断结构的损伤位置和程度。Lim考虑了质量和刚度参数的减少，将其应用于一个8跨悬臂网架结构的损伤诊断中。

神经网络法：是近期才发展起来的一种对有限元模型的修正方法，具有较强的生命力。瞿伟廉等用神经网络法实现了对大跨度复杂体型网架结构有限元模型的修正，说明这种方法是可行的、有效的。

混合方法：综合了上述模型修正方法的各自优点，避免它们的缺点，为网架结构损伤诊断提供了切实可行的方法。Kim等提出了一种诊断大型复杂结构损伤的两步法：第一步采用最佳矩阵校正法确定结构损伤的大致区域；第二步采用灵敏度分析法在损伤区域中确定损伤的具体单元。并通过对一个10跨6边形网架进行模态实验研究，结果表明该方法完全可以诊断结构的损伤，避免了计算量大的缺点，显示了极大的优越性。

2.3　基于神经网络法的网架结构损伤诊断方法

神经网络用于损伤诊断主要是利用神经网络的模式分类功能。它具有集体运算能力、非线性映射能力和自适应学习能力，此外还具有很强的容错性、鲁棒性以及联想记忆功能。但对于空网架结构而言，结构的自由度太多，训练样本数量过大，计算量大，普通神经网络的收敛速度慢且容易陷入局部极小，因此直接利用神经网络法对结构进行损伤诊断是比较困难的。张毅刚等提出了基于BP神经网络的面向节点的结构损伤定位方法。结合结构损伤的三步诊断策略，通过对一个平面桁架的损伤诊断，验证了该方法的有效性。

2.4　基于遗传算法的网架结构损伤诊断方法

遗传算法是依据进化论中适者生存、优胜劣汰的进化原则，来搜索下一代中的最优个体。损伤诊断方法通常采用最优化方法确定与实测数据最匹配的参数。遗传算法引入结构的损伤诊断中，可在测试信息不多的情况下，迅速地找到损伤部位并能判定损伤程度，即使模态丢失，其寻优能力仍丝毫不受影响。遗传算法的搜索始终遍及整个解空，容易得到全局最优解，

对线性问题和非线性问题都适用，有广泛的应用前景。Mares等利用遗传算法并以残余力向量构造目标函数，对一个16单元的平面桁架结构的损伤进行了数值模拟。

2.5　基于专家系统的网架结构损伤诊断方法

专家系统可以在获取专家知识的基础上模拟人的逻辑思维过程。结构损伤诊断专家系统就是利用实测数据并通过模拟和运用该领域内专家的知识和经验，来推断结构的损伤位置和程度。但是，因为专家系统所主要依赖的是本领域内专家的知识与经验，而知识的获取是很困难的，阻碍了专家系统的应用，在网架结构损伤诊断中发展需要深入研究。

2.6　基于混合方法的网架结构损伤诊断方法

对于大型空网架结构而言，仅仅使用一个损伤诊断方法是不够的。迄今为止，损伤类型和损伤指标之的关系还不是很清楚，还存在许多问题。因此许多学者综合应用各种方法的优点，研究了许多混合方法来对空网架结构进行损伤诊断。宋玉普等na提出了空钢网架损伤的两步诊断法：第一步，利用模态应变能判断出结构损伤的可能位置；第二步，利用神经网络从可能发生损伤的杆件中定位出实际损伤的位置，并判断损伤程度。利用一个空网架作为数值算例，结果表明此方法可以准确判断出结构的损伤位置及大小。因此，混合方法的应用前景不可小视。

3、研究发展方向

网架结构损伤诊断方法有很多种，但是不足之处也不少。损伤诊断方法将会向小损伤识别，基于信号处理技术的损伤识别，以及人工智能方向发展。从目前的研究趋势上看，该领域未来的发展方向可能有以下几个方面：

(1)寻找更加敏感、稳健且信号易采集的损伤诊断指标来快速简单地诊断网架结构损伤。

(2)在网架结构的损伤诊断中设计一种通用的损伤量化指标来把健康状态和损伤状态区分开来。

(3)研究有效地将整体损伤诊断方法和局部损伤诊断方法结合起来诊断网架的小损伤。

(4)如何区分结构模态参数的变化是由环境及测试条件的变化引起的还是由结构损伤引起的。

(5)结构损伤诊断的最终目的是评估结构的剩余寿命。因此，建立合适的损伤评估模型是非常必要的。

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