基于不完备测量信息的荷载与结构参数同步识别时域新方法

项目名称： 基于不完备测量信息的荷载与结构参数同步识别时域新方法

项目编号： No.51308160

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 建筑科学

项目作者： 丁勇

作者单位： 哈尔滨工业大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 土木工程结构复杂，在健康监测过程中结构输入、输出测量信息有限，易被噪声污染；极端荷载作用下结构常呈现时变、非线性特性；荷载和参数对结构响应具有耦合影响，单一方面的识别难以获得准确结果。以上因素使现有的识别方法在工程应用中有时难以取得理想效果。本项目基于不完备测量信息研究结构参数和荷载的同步识别方法。首先，基于平均加速度离散化提出一种时域的线性荷载识别方法，通过在离散时间点的能量守恒使该方法可扩展用于非线性结构的荷载识别。其次，提出约束的正则化方法并应用于线性结构参数识别。将约束正则化方法与扩展的卡尔曼、隐性卡尔曼估计相结合进行时变、非线性结构参数估计。而后，研究"两步法"时域复合反演的识别策略，结合本项目提出的荷载识别方法和参数识别方法在状态空间进行解耦，分别提出适用于线性结构和非线性结构的荷载与参数同步识别的时域新方法。最后，利用模型试验和实际结构的健康监测数据验证所提方法。

中文关键词： 荷载识别；参数识别；非线性；同步识别；结构状态评估

英文摘要： The structural system is complicated. Polluted incomplete measurement information of input and output would be used in the process of structural health monitoring. The structure performs with time-variant characteristic even nonlinearity under the extreme large excitation. The structural load and parameter would have coupling influence on structural response. Therefore, the identification of one aspect of excitation and parameter would lead to inaccuracy. Considering the factors above, the current condition assessment could not obtain satisfactory results for practical engineering sometimes. In this project, a simultaneous identification methodology is proposed with incomplete measurement of structural input and output. Firstly, a new linear structural load identification method is proposed with average-acceleration discrete algorithm. With the consideration of the energy conservation on each discrete time step, this method would be extended to time-variant or nonlinear structures. Secondly, a constrained regularization method is proposed for parameter identification of linear structure. With the combination of constrained regularization method and extended kalman estimator or unscented kalman filter, the parameter identification method can also be used for nonlinear structural system. Thirdly, a two-stage itera

英文关键词： load identification；parameter identification；nonlinearity；simultaneous identification；structural condition assessment