基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法

【摘要】：基于振动的损伤识别方法数据分析过程复杂,且易受环境不确定因素影响,为解决该问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法。分析中将温度视为结构的可测激励,对基于温度诱导应变的结构损伤参数识别公式进行了推导,进而利用实测的温度诱导响应值与有限元模型计算的温度诱导响应值构造目标函数,基于改进的布谷鸟搜索算法对有限元模型中的损伤参数进行更新,从而实现损伤的准确判别。通过一根两端弹性约束的H型钢梁,以及一榀Benchmark钢框架模型的数值仿真分析,验证了所提方法的损伤识别效果。分析结果表明:基于布谷鸟搜索算法的温度驱动损伤识别方法可对不同程度、不同位置及不同数量的损伤进行有效识别,即使在较高的噪声干扰下,仍能取得较好的识别结果。相比于基于振动的有限元模型损伤参数识别方法,该方法无需施加外部激励,输入与输出数据(温度与温度响应)方便可测,损伤识别所需的数据量较少,受噪声干扰影响小,可对结构的损伤进行有效定位与量化。