鋼結構損傷機理及檢測方法

1、鋼結構損傷機理及檢測方法姓 名：*班 級：土木*班 學 號：*摘 要：本文從鋼結構損傷機理與損傷檢測方法入手，介紹了國內外結構損傷檢測方法的現(xiàn)狀，并詳細闡述了基于小波變換的結構損傷檢測方法、基于柔度的結構損傷檢測方法、基于神經網絡的結構損傷檢測方法等幾種結構損傷檢測方法。關鍵詞：鋼結構損傷 檢測方法 小波變換 柔度 神經網絡1 引言 重大工程諸如跨江跨海的大跨度橋梁、用于大型體育賽事的大跨度空間結構、代表城市象征的超高層建筑、開發(fā)江河能源的大型水利工程以及核電站工程等，它們的使用期長達幾十年甚至上百年，在環(huán)境侵蝕、材料老化和荷載的長期效應、疲勞效應和突變效應等災害因素的共同作用下，將必可避免地

2、出現(xiàn)結構系統(tǒng)的損傷累積和抗力衰減，從而導致抵抗自然災害甚至正常環(huán)境作用的能力下降。盡管這些都是設計時能夠預料到的結果，但是卻無法完全考慮所有因素的影響，從而無法推斷結構內部應力的實時狀況，也無法預知結構隨著時間的推移，在一定荷載作用下的反應。因此，為了保障結構的安全性、完整性、適用性與耐久性，已建成的重大工程結構和基礎設施需采用有效地技術手段監(jiān)測和評定其安全狀況，并及時修復和控制結構損傷；而對于新建的大型結構和基礎設施應總結以往的經驗和教訓，在工程建設的同時安裝長期的結構健康監(jiān)測體系，以監(jiān)測結構的服役安全情況，同時為研究結構服役期間的損傷演化提供有效和直接的實驗平臺。2 鋼結構損傷機理及危害2

3、.1 鋼結構的穩(wěn)定問題鋼材的強度遠較混凝土、砌體及其他常見結構材料的強度高，在通常的建筑結構中按允許應力求得的鋼結構構件所需的斷面較小，因此，在多數(shù)情況下，鋼結構構件的截面尺寸是由穩(wěn)定控制的。鋼結構構件的失穩(wěn)分兩類：喪失整體穩(wěn)定性和喪失局部穩(wěn)定性。兩類失穩(wěn)形式都將影響結構或構造的正常承載和使用或引發(fā)結構的其他形式破壞。影響結構構件整體穩(wěn)定性的主要原因有：（1）構件設計的整體穩(wěn)定不滿足，即長細比不滿足要求。（2）構件的各類初始缺陷，包括初彎矩、初偏心、熱軋和冷加工產生的殘余應力和殘余變形及其分布、焊接殘余應力和殘余變形等。（3）構件受力條件的改變，如超載、節(jié)點的破壞、溫度的變化、基礎的不均勻沉降

4、、意外的沖擊荷載、結構加固過程中計算簡圖的改變等。（4）施工臨時支撐體系不夠。影響鋼結構構件局部失穩(wěn)的主要原因有：（1）構件局部穩(wěn)定的不滿足。（2）局部受力不穩(wěn)加勁構造措施不合理。（3）吊裝時吊點位置選擇不當。2.2 鋼結構的疲勞破壞鋼結構在持續(xù)反復荷載下會發(fā)生疲勞破壞。在疲勞破壞之前，鋼構件并不出現(xiàn)明顯的變形或局部的頸縮，鋼材的疲勞破壞是脆性破壞。疲勞破壞的機理是：鋼材內部及其外表有雜質和損傷存在，在反復荷載作用下，在這些薄弱點附近形成應力集中，使鋼材在很小的區(qū)域內產生較大的應變，于是在該處首先發(fā)生微裂，在反復荷載繼續(xù)作用下，微裂擴展，前裂口發(fā)展到一定程度，該截面上的應力超過鋼材晶粒格間的結

5、合力，于是發(fā)生脆斷。鋼材斷裂時，相應的最大應力max稱為鋼材的疲勞強度，疲勞強度與荷載循環(huán)次數(shù)等因素有關，結構工程中是以二百萬次循環(huán)時產生疲勞斷裂的最大應力作為疲勞極限。鋼材的疲勞強度與鋼材本身的強度關系不大，而與構件表面情況、焊縫表面情況、應力集中、殘余應力、焊縫缺陷等因素有關。2.3 鋼結構的脆性破壞鋼結構的一個顯著的特點是變形性能好，特別是當構件使用低碳鋼時，由于低碳鋼有明顯的屈服臺階，因此鋼結構的破壞是有先兆的。但是在一定條件下，鋼材會發(fā)生脆性斷裂，構成無先兆的突然破壞，這種破壞是建筑結構設計和使用中所不允許的，因此應特別予以注意。鋼結構脆性斷裂可分成以下幾個類別：低溫脆斷、應力腐蝕、

6、氫脆、疲勞破壞和斷裂破壞等。造成脆斷的原因除低溫、腐蝕、反復荷載等外部因素之外，鋼材本身的缺陷、設計不合理及施工質量等是構成其破壞的內因。由于脆性破壞是突發(fā)的，沒有明顯的預兆，因此發(fā)現(xiàn)問題加固處理是比較困難的，主要是采取預防措施，使其不產生脆性斷裂。2.4 鋼結構的防火與防腐 鋼結構防火鋼結構防火性能較差。溫度升高鋼材強度將降低，當溫度達到550時，鋼材的屈服強度大約降至正常溫度時屈服強度的0.7。就是說，結構即達到它的強度設計值而可能發(fā)生破壞。設計中應根據(jù)有關防火規(guī)范規(guī)定的不同防火等級及不同使用要求，使建筑結構能滿足相應防火標準的要求。 鋼結構防腐蝕 鋼材由于和外界介質相互作用而產生的損壞過

7、程稱為腐蝕，又叫鋼材銹蝕。鋼材銹蝕分為化學腐蝕和電化學腐蝕兩種?；瘜W腐蝕是大氣或工業(yè)廢氣中含的氧氣、碳酸氣、硫酸氣或非電介質液體與鋼材表面作用（氧化作用）產生氧化物引起的銹蝕。電化學腐蝕是由于鋼材內部有其他金屬雜質，具有不同電極電位，在與電介質或水、潮濕氣體接觸時，產生原電池作用，使鋼材腐蝕。絕大多數(shù)鋼材銹蝕是電化學腐蝕或化學腐蝕與電化學腐蝕同時作用形成。鋼材的腐蝕速度與環(huán)境濕度、溫度及有害介質濃度有關，在濕度大、溫度高、有害介質濃度高的條件下，鋼材腐蝕速度加快。3 結構損傷檢測方法結構損傷檢測可采用外觀目測、基于儀器設備的局部損傷檢測、基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的結構損傷檢測和基于動態(tài)數(shù)據(jù)的結構損傷檢測等

8、方法，它們各有特點，適用于不同的工程實際。3.1 損傷檢測內容結構在長期的自然環(huán)境和使用環(huán)境的雙重作用下，其功能將逐漸減弱，這是一個不可逆轉的客觀規(guī)律，如果能夠科學地評估這種損傷的規(guī)律和程度，及時采取有效的處理措施，可以延緩結構損傷的進程，以達到延長結構使用壽命的目的。鋼結構房屋由于結構的先天缺陷及惡劣使用環(huán)境引起的結構缺陷和損傷，設計標準使用要求的改變，都將導致原結構可靠性的改變，有時經過檢測加固后才能保證功能的正常使用及保證功能改變的順利進行。鋼結構的損傷檢測主要包括以下幾個方面： 幾何量檢測裂縫的檢測包括裂縫出現(xiàn)的部位(分布)、裂縫的走向、裂縫的長度和寬度。觀察裂縫的分布和走向，可繪制裂

9、縫分布圖。裂縫寬度的檢測主要用10倍20倍讀數(shù)放大鏡、裂縫對比卡及塞尺等工具。裂縫長度可用鋼尺測量，裂縫深度可用極薄的鋼片插入裂縫，粗略地測量，也可沿裂縫方向取芯或超聲儀檢測。判斷裂縫是否發(fā)展可用粘貼石膏法，將厚10 mm左右，寬約50 mm80 mm的石膏餅牢固地粘貼在裂縫處，觀察石膏是否裂開；也可以在裂縫的兩側粘貼幾對手持式應變儀的頭子，用手持式應變儀量測變形是否發(fā)展。 結構變形檢測測量結構或構件變形常用儀器有水準儀、經緯儀、錘球、鋼卷尺、棉線等常規(guī)儀器以及激光測位移計、紅外線測距儀、全站儀等。結構變形有許多類型，如梁、屋架的撓度，屋架傾斜，柱子側移等需要根據(jù)測試對象采用不同的方法和儀器。

10、測量小跨度的梁、屋架撓度時，可用拉鐵絲的簡單方法，也可選取基準點用水準儀測量。屋架的傾斜變位測量，一般在屋架中部拉桿處，從上弦固定吊錘到下弦處，量測其傾斜值，并記錄傾斜方向。 結構材料性能檢測對鋼材性能檢測主要是指裂紋、孔洞、夾渣等。對焊縫主要是指夾渣、氣泡、咬邊、燒穿、漏焊、未焊透以及焊腳尺寸不足等；對鉚釘或螺栓主要是指漏鉚、漏檢、錯位、錯排及掉頭。檢測方法主要是外觀檢查、x射線、超聲波探傷、磁粉探傷方法和滲透探傷方法檢查。超聲法用于金屬材料的探測要求頻率高，功率不必太大，這樣測試靈敏度高，測試精度好。超聲波探傷通常采用縱波探傷和橫波探傷(主要用于焊縫探傷)兩種方法。超聲波對鋼結構檢測，要求

11、測點平整光滑。3.2 基于小波變換的結構損傷檢測方法小波變換時近20多年來發(fā)展起來的一種新的強大的信號時頻分析方法。小波分析方法是一種窗口大小固定但其形狀可改變的時頻局部化分析方法。在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，被譽為“數(shù)學顯微鏡”。正式這種特性，使它具有對信號的自適應性，因而越來越廣泛地被運用于實際功臣。小波變換的思想來源于伸縮與平移方法。小波分析方法的提出，最早源于1910年Haar提出的正交基（這是一組非正則基）。小波分析用于結構損傷識別，具有天然的優(yōu)勢：一方面，實際工程中結構的實測信號不可避免地混有噪聲和干擾，小波變

12、換可以同時在時域和頻域對信號進行分析，區(qū)分信號中的有效成分和噪聲干擾成分，實現(xiàn)信號消噪，完成信號預處理；另一方面，利用小波良好的時頻分辨能力以及帶通濾波性質可以使系統(tǒng)自動解耦，然后再從脈沖響應函數(shù)的小波變換出發(fā)識別模態(tài)參數(shù)。 小波變換基本理論小波（wavelet），即小區(qū)域的波，是一種特殊的有限長度、平均值為0的波形。如果函數(shù)滿足則稱為一基本小波或母小波，式中是的傅里葉變換。經過平移和伸縮可以得到一族小波基。這里為尺度因子，為平移因子，且， 通常把連續(xù)小波中的尺度參數(shù)和平移因子離散化，取，在這里，步長，通常取，因此，對離散小波變換可以寫成離散小波系數(shù)變換可表示為通常取，則小波為 小波奇異性檢測

13、原理如果一個函數(shù)在點不可微，則說明它在點是奇異（故障信號）的，現(xiàn)將Lipschitz指數(shù)引申到，以度量函數(shù)的奇異性。定義1 令，如果存在一個常數(shù)，使，成立，則稱在是Lipschitz 的。如對和一個與無關的常數(shù)，使得上式成立，則稱在區(qū)間是一致Lipschitz 的。的上界值稱為Lipschitz的奇異性。如在點可微，則其Lipschitz指數(shù)至少為1，粗略地說，如，則上式可以改寫為，當時，不等式的左邊實際上就是在點的一階導數(shù)，取，則上式成立。如在點不連續(xù)但在的鄰域有界，則其Lipschitz指數(shù)為0。當時，上式成為,左面最多等于在點的躍度，取等于或大于躍度，則式成立。還可以將Lipschitz

14、指數(shù)推廣到負數(shù)的情況，并可以清楚地看出，Lipschitz指數(shù)確實能在更一般的意義下定量地描述函數(shù)的奇異性。需注意，采用某種小波計算出來的Lipschitz指數(shù)越趨近于零，那么該小波對檢測奇異信號越具有良好的效果。3.3 基于柔度的結構損傷檢測方法對于一個結構系統(tǒng)來說，只要系統(tǒng)的運行狀態(tài)發(fā)生了變化，就必定影響到與之相互聯(lián)系的各個物理參量，損傷與各物理參量之間的關系強弱不同，只有那些與損傷關系緊密即對損傷敏感的物理參量才能被用于進行結構損傷檢測。將這些對損傷敏感的物理參量叫做敏感參數(shù)，結構損傷檢測的關鍵就是找到與損傷敏感的參數(shù)，柔度曲率幅值突變系數(shù)法就是對鋼結構損傷敏感的一種損傷診斷方法。下面介

15、紹其基本原理。由模態(tài)分析可知，結構的剛度矩陣和結構的柔度矩陣可以用模態(tài)參數(shù)表示為式中，為結構剛度矩陣；為結構柔度矩陣；為結構質量矩陣；為質量歸一的振型向量。由式(1)和(2)可以看出，模態(tài)參數(shù)對剛度矩陣的貢獻與自振頻率的平方成正比，因此，用實驗模態(tài)參數(shù)較為精確的估計結構剛度矩陣，必須獲得較高階模態(tài)參數(shù)。相反，模態(tài)參數(shù)對柔度矩陣的貢獻與自振頻率的平方成反比，模態(tài)實驗中只需獲得較低階模態(tài)參數(shù)，就可以較好的得到結構的柔度矩陣。損傷結構的柔度矩陣為從數(shù)學上來看，曲率反映了函數(shù)隨節(jié)點變化的劇烈程度，損傷單元的柔度曲率比無損傷單元的柔度曲率大。因此，柔度曲率較柔度差值更能反映結構損傷的位置。由有限元的中心

16、差分法可以得到結構損傷前后的柔度曲率分別為式中，為相鄰兩計算點間的距離。根據(jù)式(4)、(5)就可以求出結構損傷前后的柔度曲率，比較損傷前后的柔度曲率就可以得到結構的柔度曲率差值，即結構的柔度差值曲率是基于柔度曲率產生的，結構發(fā)生損傷前后的柔度矩陣分別為和，那么，柔度矩陣的改變量為柔度差值曲率表示為在已知損傷結構柔度曲率的基礎上，為了進一步明確柔度曲率和結構損傷之間的關系，可以導出柔度曲率幅值突變系數(shù)，該系數(shù)表示為式中，為柔度曲率幅值突變系數(shù)；，分別為損傷點和相應的柔度曲率值。3.4 基于神經網絡的結構損傷檢測方法神經網絡應用于結構損傷檢測中取，是近幾十年來十分活躍的應用領域之一?？偟膩碚f，神經

17、網絡之所以可以成功地應用于結構損傷檢測領域，主要基于以下兩個方面的原因：（1）神經網絡對先驗知識需求寬松，具有自學習、自適應、聯(lián)想、記憶、和模式匹配的能力。訓練過的神經網絡能存儲有關過程的知識，能直接從定量的歷史損傷信息中學習?？梢愿鶕?jù)對象的正常歷史數(shù)據(jù)訓練網絡，然后將此信息與當前測量數(shù)據(jù)進行模式匹配與比較，從而確定損傷的狀態(tài)。（2）神經網絡具有濾除噪聲和在有噪聲的情況下得出正確結論的能力。訓練好的神經網絡能在有噪聲的環(huán)境中有效地工作，實時性、魯棒性強。這種濾除噪聲的能力使得神經網絡特別適合于在線損傷識別和健康檢測。目前，基于神經網絡的損傷識別方法已經研究得越來越深入。在損傷識別中采用神經網絡

18、方法有兩種途徑，一種是直接利用神經網絡完成損傷模式的分類和損傷狀態(tài)的估計；另一種是將神經網絡與其他損傷識別方法相結合，神經網絡作為整個損傷識別系統(tǒng)中的某個子系統(tǒng)完成所需的特殊功能。神經網絡用于結構損傷識別的基本思想是：神經網絡用于損傷識別主要是利用神經網絡模式識別功能，而模式識別就是將理論分析得到的損傷模式特征庫與實測的模式進行匹配。應用人工神經網絡技術進行結構損傷識別的一般過程為：（1）選定一種網絡模型，并選擇對結構損傷敏感的參數(shù)作為網絡的輸入向量，結構的損傷狀態(tài)作為輸出。對結構進行正問題分析，獲得結構不同損傷狀態(tài)下的動力特性，據(jù)此構造神經網絡的學習樣本，建立損傷分類樣本集。（2）將學習樣本

19、送入神經網絡進行訓練，建立輸入參數(shù)與結構損傷狀態(tài)之間的映射關系，得到用于結構損傷識別的神經網絡。（3）對損傷識別目標結構進行測試，獲得結構動力特性參數(shù)，并按照輸入參數(shù)的具體情況進行處理，輸入神經網絡進行損傷識別，得到結構的實際損傷狀態(tài)信息。3.5 其它結構損傷檢測方法除上述幾種結構損傷檢測方法外，應用較多的診斷方法還有基于固有頻率變化的損傷檢測、基于振型變化的損傷檢測、基于振型曲率變化的損傷檢測、基于殘余力向量的損傷檢測、基于壓電阻抗的損傷檢測等等，在此就不一一贅述。4 總結由于設計、施工、管理、環(huán)境腐蝕、自然災害等原因，結構將不可避免地發(fā)生老化、破損、裂縫等現(xiàn)象，這就要求結構健康監(jiān)測與安全評

20、價系統(tǒng)能及時發(fā)現(xiàn)損傷并作出預警。本文著重對鋼結構損傷機理及損傷檢測理論、方法進行了研究，主要介紹了基于小波變換的結構損傷檢測方法、基于柔度的結構損傷檢測方法、基于神經網絡的結構損傷檢測方法等三種損傷檢測方法，對國內外的損傷識別方法的現(xiàn)狀做了簡單的評述。參考文獻1朱宏平.結構損傷檢測的智能方法M.北京:人民交通出版社,2009.2袁穎,周愛紅.結構損傷識別理論及其應用M.北京:中國大地出版社,2008.3李愛群,丁幼亮.工程結構損傷預警理論及其應用M.北京:科學出版社,2007.4張悅,杜守軍,張麗梅.小波奇異性在鋼結構損傷檢測中的應用J.河北科技大學學報,2010,31(4):151-157.5孫榮玲,韓應軍.鋼結構損傷檢測與加固J.山西建筑,2007,33(8):85-86.6武永彩,劉浩.基于神經網絡的平面鋼桁架結構損傷識別研究J.國外建材科技,2007,28:85-88.