基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重力壩損傷識別輸入?yún)?shù)的研究

呂瑋

摘 要：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)構(gòu)損傷的過程中選取容易得到、識別精度高、損傷敏感性高的參數(shù)，損傷識別精度將大大提高。為克服使用單一結(jié)構(gòu)特征物理量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)而帶來的缺陷，文章以武都水庫非溢流壩段為例，利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對重力壩損傷的識別展開研究，提出將結(jié)構(gòu)固有頻率和固定點模態(tài)分量組合作為輸入?yún)?shù)，對比選用不同輸入?yún)?shù)的損傷輸出信息。結(jié)果表明，使用組合參數(shù)作為輸入?yún)?shù)對重力壩進行損傷位置識別、損傷程度預測是實用可行的。

關(guān)鍵詞：重力壩；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；損傷識別；輸入?yún)?shù)

引言

結(jié)構(gòu)工程在使用較長時間后往往會產(chǎn)生不同程度的損傷，使得結(jié)構(gòu)的安全性和耐久性降低，因此迫切需要尋找到高效準確的損傷識別方法，對損傷結(jié)構(gòu)進行維修加固。結(jié)構(gòu)出現(xiàn)損傷后自身的某些特性也隨之發(fā)生變化，許多問題涉及非線性變化，變量之間的關(guān)系復雜，難以用確切的數(shù)學、力學模型來解決?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷診斷方法不需要結(jié)構(gòu)動力特性的先驗知識，在非線性模式識別和分類具備很強的非線性映射能力，因而廣泛運用在結(jié)構(gòu)工程實際問題研究中，如大型空間網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，橋梁結(jié)構(gòu)，多層及高層框架結(jié)構(gòu)，地下隧道，海洋平臺等方向。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不但具有處理數(shù)據(jù)的能力，且具備對知識的學習和記憶的能力，能夠濾出噪聲干擾正確識別結(jié)構(gòu)損傷信息，Wu[1]早在1992年就證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是結(jié)構(gòu)動力學系統(tǒng)識別的有效工具。對于獨立構(gòu)件和簡單模型的損傷檢測現(xiàn)在已有許多研究，但針對大型復雜的實際工程，現(xiàn)有的研究仍然不夠，它們的健康診斷和損傷識別無法從單一結(jié)構(gòu)特征物理量反應(yīng)的損傷信息中得到推斷，損傷識別的結(jié)果受到如何選定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)及其表達形式的影響，因而需要獲得結(jié)構(gòu)的多種特征物理量，利用這些數(shù)據(jù)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對結(jié)構(gòu)進行損傷診斷，確定輸入?yún)?shù)時盡量選擇對結(jié)構(gòu)影響大的特征量。

混凝土大壩發(fā)生損傷其動力特性也會隨之改變，由于大壩結(jié)構(gòu)的老化、損傷對動態(tài)參數(shù)的敏感度低于機械故障診斷中動態(tài)參數(shù)的敏感度，對測試技術(shù)和分析水平要求高，已有學者選用基于結(jié)構(gòu)動力特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷識別對大壩結(jié)構(gòu)進行損傷診斷。文章通過分析參數(shù)的敏感性，針對適用于重力壩損傷識別的高敏感性參數(shù)的選取展開研究。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ANN）是對人腦或自然神經(jīng)系統(tǒng)若干基本特征的抽象與模擬，由大量神經(jīng)元廣泛互連而成，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的一般計算能力，還具有處理知識的思維、學習、記憶能力，廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域[2]。

相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有明顯優(yōu)勢，它具有結(jié)構(gòu)簡單、訓練便捷、迅速收斂、高度非線性映射能力、不易陷入局部最小等優(yōu)點，能逼近任何非線性函數(shù)。它是以函數(shù)逼近理論為基礎(chǔ)而構(gòu)造的一類三層前向網(wǎng)絡(luò)，它包含輸入層、隱含層和輸出層。輸入向量x的維數(shù)對應(yīng)輸入層的每一個輸入節(jié)點，將單元知識傳遞輸入信息到隱含層，隱含層的每個隱含節(jié)點對應(yīng)一個訓練數(shù)據(jù)點，隱含節(jié)點與輸出層中每個線性單元連接。

2 輸入?yún)?shù)的選擇

在目前對結(jié)構(gòu)進行健康監(jiān)測和損傷識別的各種方法中，利用動態(tài)特性分析法進行損傷檢測最為廣泛應(yīng)用，針對不同結(jié)構(gòu)選擇合適的模態(tài)數(shù)據(jù)或其導出值，影響著損傷檢測的難易程度和檢測結(jié)果的準確性。模態(tài)性質(zhì)（如固有頻率、振型模態(tài)和曲率模態(tài)）是結(jié)構(gòu)物理參數(shù)的函數(shù)，結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷，這些模態(tài)性質(zhì)就會隨之產(chǎn)生相應(yīng)的變化；在損傷識別中，輸入?yún)?shù)應(yīng)該能夠敏感地反映結(jié)構(gòu)損傷，因此輸入?yún)?shù)的選擇對控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果精度尤為重要。

經(jīng)常選用特征物理量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)的有：振動響應(yīng)信號、位移、應(yīng)變、速度、頻率、頻率變化比、模態(tài)、曲率等。采用不同的輸入?yún)?shù)或參數(shù)組合，對損傷敏感性的影響不同，大量損傷診斷研究都選用結(jié)構(gòu)頻率作為損傷指標，但有學者研究證明模態(tài)頻率對損傷并不敏感[3]，任意兩階模態(tài)的頻率變化率，僅僅與損傷位置有關(guān)，與損傷程度無關(guān)。范進勝[4]采用振型曲率比作為輸入?yún)?shù)，試驗討論得到該種方法可以準確識別出結(jié)構(gòu)的損傷位置，對損傷程度的大小也能做出比較。瞿偉廉[5]采用損傷前后應(yīng)變模態(tài)差作為輸入?yún)?shù)，應(yīng)變模態(tài)對結(jié)構(gòu)局部損傷較為敏感，能直接反映結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)。鞠彥忠[6]采用固有頻率、第一振型模態(tài)、振型、作為輸入?yún)?shù)，得出振型對損傷位置的變化比頻率敏感，損傷引起的變化高階頻率比低階頻率更敏感，固有頻率的改變對位于下部桿件的損傷比對上部更敏感。萬小朋[7]以懸臂梁的損傷識別為例，固定端的振型變化受結(jié)構(gòu)損傷的影響更大，不同位置和不同程度的損傷使得結(jié)構(gòu)第一階振型改變率發(fā)生明顯變化，驗證了采用第一階振型改變率作為輸入?yún)?shù)可用于識別小損傷，在試驗中獲得結(jié)構(gòu)的第一階振型操作簡單，容易實現(xiàn)，測量誤差較小。張剛剛[8]采用參數(shù)頻率、振型模態(tài)、曲率模態(tài)三種指標作為輸入?yún)?shù)，對斜拉索損傷進行研究，得到振型與曲率為輸入?yún)?shù)對損傷識別獲得良好效果，其中曲率模態(tài)對橋梁損傷的敏感度最高。韓西[9]把結(jié)構(gòu)損傷識別問題分為損傷判斷、損傷定位、損傷程度三個階段，定位損傷采用位置的頻率變化平方比作為輸入?yún)?shù)，判別損傷程度的頻率變化比作為輸入?yún)?shù)，證實了該方法具有較好的識別效果。

在已有研究的基礎(chǔ)上，文章利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對重力壩損傷識別展開研究，提出將結(jié)構(gòu)固有頻率和固定點模態(tài)分量組合作為輸入?yún)?shù)，對比選用不同輸入?yún)?shù)的輸出損傷信息。

3 數(shù)值模擬分析

數(shù)值模擬分析選取武都大壩19#右岸非溢流壩段為例進行研究，將模型結(jié)構(gòu)進行簡化，假定壩體材料為彈性體，在壩體上游面模擬動水壓力，選用ABAQUS有限元軟件建立二維有限元模型。為簡化計算選取大壩震后易損傷的壩頸段下游面劃分為多個區(qū)域，設(shè)置水平裂縫模擬大壩結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)。選擇訓練樣本時要將損傷情況盡可能包含在內(nèi)，綜合考慮選擇在距壩頂2/19，2.33/19，2.67/19，3/19，3.33/19，3.67/19，4/19壩高處，用大寫字母A、B、C、D、E、F、G表示七類不同位置的裂縫，每處裂縫分為7種損傷程度，分別為該處壩體截面的寬度的0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6倍，共得到43組訓練樣本，獲得大壩結(jié)構(gòu)不同損傷情況下的動力特性（如圖1）。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)分為三個對照組，Ⅰ組選取結(jié)構(gòu)前八階固有頻率，Ⅱ組選取八個指定點的一階模態(tài)水平分量，Ⅲ組選取結(jié)構(gòu)前四階固有頻率和四個指定點的一階模態(tài)水平分量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理想輸出參數(shù)為（ya，yb，yc，yd，ye，yf，yg），yx表示結(jié)構(gòu)在x的損傷量，例如（0，0， 0，0.35，0，0，0）表示損傷發(fā)生在結(jié)構(gòu)下游面D處，程度為0.35。

將各組選定的特征物理量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)作為輸出參數(shù)，建立損傷分類訓練樣本集，將樣本集送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，得到結(jié)構(gòu)特征物理量變化與損傷狀態(tài)之間的映射關(guān)系。選取四種樣本用來測試該方法對于損傷的識別精度，對比各對照組的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果（如表1）。

對以上三組損傷識別結(jié)果，對損傷位置識別效果和損傷程度識別誤差進行分析，得到以下結(jié)論：采用頻率變化率作為輸入?yún)?shù)容易獲得，訓練速度快，能準確識別損傷位置，對識別程度識別結(jié)果誤差較大。采用固定點第一節(jié)模態(tài)水平分量作為輸入?yún)?shù)訓練速度較慢，能夠精確識別損傷位置，且損傷程度識別結(jié)果較為準確。采用將二者結(jié)合的組合參數(shù)作為輸入?yún)?shù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對于其他兩組該方法具有明顯優(yōu)勢，能準確識別出損傷位置、識別損傷程度，有良好的損傷識別精度。

4結(jié)束語

文章通過對理論分析和武都大壩結(jié)構(gòu)的數(shù)值模擬分析，對比幾組不同輸入?yún)?shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷識別結(jié)果。結(jié)構(gòu)的固有頻率是容易獲得，與測量位置無關(guān)且測量精度高，將結(jié)構(gòu)固有頻率作為輸入?yún)?shù)反映了結(jié)構(gòu)整體動態(tài)特性，但它對結(jié)構(gòu)特征的局部變化不夠敏感。將結(jié)構(gòu)模態(tài)振型作為輸入?yún)?shù)，有很好的識別精度，但該方法不易判斷振型節(jié)點附近的損傷，應(yīng)針對具體情況選擇合理的分析點。

將組合參數(shù)的方法用于重力壩損傷識別，結(jié)合二者優(yōu)點，避開單一輸入?yún)?shù)帶來的缺陷，具有良好的識別效果，識別精確度和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練速度明顯優(yōu)于單一輸入?yún)?shù)，可進一步檢驗該方法用于實際結(jié)構(gòu)的有效性。

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