一種基于多場(chǎng)景模式的結(jié)構(gòu)損傷鑒定方法*

徐俊東

(南京電子技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210039)

一種基于多場(chǎng)景模式的結(jié)構(gòu)損傷鑒定方法*

徐俊東

(南京電子技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210039)

結(jié)構(gòu)損傷會(huì)直接影響結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的變化，但是如何利用結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的變化找到結(jié)構(gòu)損傷部位及損傷級(jí)別是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)損傷鑒定是一個(gè)具有高度不確定性的反問(wèn)題。文中提出了基于多場(chǎng)景模式的損傷鑒定方法，它通過(guò)預(yù)設(shè)較少的損傷場(chǎng)景來(lái)克服這一問(wèn)題：首先建立一個(gè)高置信度的有限元模型，然后利用該模型預(yù)測(cè)不同損傷模式對(duì)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的影響，最后將結(jié)構(gòu)損傷鑒定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為各場(chǎng)景模式對(duì)模態(tài)參數(shù)變化影響的合成問(wèn)題。文中還通過(guò)簡(jiǎn)單實(shí)例完成了方法驗(yàn)證。

多場(chǎng)景模式；損傷鑒定；相關(guān)性分析；模態(tài)參數(shù)

引 言

結(jié)構(gòu)損傷會(huì)對(duì)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)產(chǎn)生直接的影響，其反問(wèn)題即通過(guò)模態(tài)參數(shù)的變化來(lái)鑒定損傷位置和損傷級(jí)別，是工程界十分關(guān)注的問(wèn)題[1-2]。損傷識(shí)別一般建立在一些預(yù)知的損傷信息基礎(chǔ)上，因?yàn)槿绻麤](méi)有一些預(yù)先知悉的有關(guān)損傷位置和損傷級(jí)別的信息，這個(gè)反問(wèn)題是非常難解的。如果依靠不詳盡的試驗(yàn)數(shù)據(jù)去識(shí)別多參數(shù)問(wèn)題，則可以得到無(wú)窮解[3]，即依靠試驗(yàn)數(shù)據(jù)的損傷識(shí)別問(wèn)題如同數(shù)學(xué)上的不定解方程組，可以得到無(wú)窮多解[4]。

本文針對(duì)結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)的難題，給出了一種基于有限元模型的虛擬多場(chǎng)景模式的結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)方法，通過(guò)簡(jiǎn)單實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性，對(duì)該方法在使用過(guò)程中存在的不足進(jìn)行了分析總結(jié)，并對(duì)其工程應(yīng)用推廣進(jìn)行了展望。

1 基于多場(chǎng)景模式的結(jié)構(gòu)損傷鑒定方法

這種方法假設(shè)設(shè)計(jì)師可以事先預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)損傷的大致形式和大致位置。雖然在理論上結(jié)構(gòu)損傷可以發(fā)生在結(jié)構(gòu)的任何位置，但是大多數(shù)結(jié)構(gòu)損傷模式在現(xiàn)實(shí)中很少出現(xiàn)。因此可以通過(guò)事先定義一些可能發(fā)生的損傷場(chǎng)景，來(lái)減少修正參數(shù)。這樣待識(shí)別的參數(shù)可以減少到和損傷場(chǎng)景數(shù)一致，損傷鑒定的工作就可化解為識(shí)別哪種損傷模式最可能發(fā)生，當(dāng)然定義的損傷模式、損傷程度可以是多樣的，所以鑒定程序必須能區(qū)分每種模式的貢獻(xiàn)程度。

基于場(chǎng)景的損傷模式鑒定還要基于一個(gè)固化的精確的有限元模型，該模型在后續(xù)的損傷識(shí)別過(guò)程中不能再進(jìn)行任何等效參數(shù)的修改(除損傷缺陷位置外)。該模型可以可靠地計(jì)算模型的模態(tài)，因此需要通過(guò)高階試驗(yàn)?zāi)B(tài)來(lái)提升損傷識(shí)別能力。該方法的流程如圖1所示。

圖1 損傷鑒定流程圖

其主要步驟如下：

1)CAE建模。該方法首先要對(duì)模型進(jìn)行精確的有限元建模，一般基于三維CAD模型進(jìn)行建模，需要采用較密的有限元網(wǎng)格，并盡量減少模型簡(jiǎn)化。如果是實(shí)物，則最好采用全息照相方法進(jìn)行模型復(fù)原；如采用測(cè)繪方法，則需要盡可能多地選取測(cè)繪點(diǎn)，以提高模型精度。

2)模型確認(rèn)。對(duì)建好的CAE模型進(jìn)行模型確認(rèn)，主要是依照模態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)修正有限元模型的參數(shù)，使有限元模型能夠真實(shí)地代表健康的CAD模型。這一步需要對(duì)模型實(shí)物進(jìn)行模態(tài)測(cè)試，并盡可能地獲取實(shí)物模態(tài)數(shù)。

3)損傷場(chǎng)景建立。根據(jù)結(jié)構(gòu)的損傷可能，基于CAE模型建立可能的結(jié)構(gòu)損傷場(chǎng)景。這一步需要有較強(qiáng)的工程背景，需要十分了解該結(jié)構(gòu)的工程背景、工作環(huán)境。需要注意的是，需要控制建立的損傷場(chǎng)景數(shù)，因?yàn)閳?chǎng)景數(shù)越多，后續(xù)的損傷鑒定就越困難。也可以基于同一損傷模式建立不同損傷程度的場(chǎng)景。

4)損傷鑒定。對(duì)損傷結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)測(cè)試，獲取盡可能多的模態(tài)數(shù)。通過(guò)模態(tài)相關(guān)性分析以及對(duì)各損傷場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行的交互比對(duì)、合并分析，確定結(jié)構(gòu)件的損傷部位及損傷程度。

2 基于模態(tài)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

基于場(chǎng)景的損傷模式鑒定需要開(kāi)展模態(tài)相關(guān)性分析。相關(guān)性分析是一種基于靈敏度的修正方法，通過(guò)建立目標(biāo)函數(shù)來(lái)表示一個(gè)物理系統(tǒng)響應(yīng)的試驗(yàn)解和數(shù)值解之間的差異，通過(guò)對(duì)修正參數(shù)的最優(yōu)調(diào)整使得差異最小，所以可看作是一種優(yōu)化的反問(wèn)題。根據(jù)響應(yīng)函數(shù)的不同，靈敏度方法又可分為基于模態(tài)參數(shù)的相關(guān)性分析方法和基于頻率響應(yīng)函數(shù)的相關(guān)性分析方法。其中，模態(tài)參數(shù)包括模態(tài)頻率、模態(tài)振型或模態(tài)置信度(MAC)等，其中以MAC應(yīng)用最廣，本文亦應(yīng)用MAC值進(jìn)行相關(guān)性分析。在工程中，定義模態(tài)置信度為

模態(tài)置信度優(yōu)劣是通過(guò)比較不同模態(tài)向量間的線性相關(guān)度來(lái)判斷的。一般的模態(tài)測(cè)試軟件中均含有該功能，比如FEMTOOLS軟件就集成了MAC分析功能，本文后續(xù)的MAC分析均使用FEMTOOLS軟件進(jìn)行。

3 某天線座支架實(shí)例分析

本文以某機(jī)載雷達(dá)天線座支架為對(duì)象，建立假想損傷場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷鑒定。該天線座支架為鋁合金鑄件，其模型如圖2所示。由于鑄造工藝問(wèn)題，該支架在加工成型過(guò)程中就可能存在缺陷，本文架設(shè)的模型是無(wú)損傷模型，僅考慮后續(xù)使用過(guò)程中由惡劣機(jī)載環(huán)境造成的局部結(jié)構(gòu)損傷。

圖2 支架CAD模型

3.1 CAE建模

根據(jù)上述相關(guān)步驟，建立如圖3所示的有限元模型。由于結(jié)構(gòu)損傷鑒定基于有限元分析結(jié)果，所以對(duì)圖2所示結(jié)構(gòu)采用六面體精細(xì)網(wǎng)格進(jìn)行劃分，整個(gè)模型共計(jì)376 516個(gè)六面體單元，從剖視圖中可以看出，該模型具有較高的網(wǎng)格質(zhì)量。文中所有模態(tài)數(shù)據(jù)均為支架在自由狀態(tài)下的仿真數(shù)據(jù)。

圖3 支架CAE模型

3.2 模型確認(rèn)

由于該有限元模型是通過(guò)精細(xì)的CAD模型劃分得到的，具有較高的精度，加之沒(méi)有詳細(xì)的模態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)，所以本文跳過(guò)了模型確認(rèn)過(guò)程，認(rèn)為該CAE模型就是經(jīng)確認(rèn)的CAE模型。

3.3 損傷場(chǎng)景建立

根據(jù)該支架的機(jī)載工作環(huán)境，確定如圖4所示的8種大損傷場(chǎng)景。圖中標(biāo)記部位為該場(chǎng)景的損傷部位，通過(guò)調(diào)整該區(qū)域有限元網(wǎng)格的彈性模量來(lái)模擬結(jié)構(gòu)損傷，分別調(diào)整為原彈性模量的10%，30%，50%，共計(jì)24種小場(chǎng)景。

圖4 支架損傷場(chǎng)景

每一場(chǎng)景通過(guò)有限元計(jì)算可獲取對(duì)應(yīng)的模態(tài)參數(shù)，包括振型、頻率、頻響函數(shù)等。圖5為場(chǎng)景1在50%結(jié)構(gòu)損傷情況下的前4階模態(tài)振型。本文記錄了每一場(chǎng)景的前18階模態(tài)數(shù)據(jù)。

圖5 支架損傷場(chǎng)景模態(tài)圖

對(duì)每個(gè)場(chǎng)景，還可以通過(guò)調(diào)整對(duì)應(yīng)單元彈性模量的方法獲取更多的場(chǎng)景數(shù)據(jù)。圖6為場(chǎng)景2在30%損傷情況下對(duì)不同階次頻率的影響；圖7為場(chǎng)景2不同損傷程度對(duì)各階模態(tài)的影響。從圖7可知，結(jié)構(gòu)損傷對(duì)模態(tài)的影響是非線性的，由于后續(xù)插值采用線性方式，所以為提高精確度，需要建立足夠多的損傷場(chǎng)景。

圖6 損傷對(duì)不同階次頻率的影響

圖7 不同損傷程度對(duì)各階模態(tài)的影響

3.4 損傷鑒定

通過(guò)以上步驟，根據(jù)損傷程度對(duì)每種不同的損傷場(chǎng)景都進(jìn)行了計(jì)算，并記錄了響應(yīng)數(shù)據(jù)。

假定真實(shí)的結(jié)構(gòu)損傷只有1種模式，根據(jù)表1、表2分別虛擬2個(gè)真實(shí)的結(jié)構(gòu)損傷模型，來(lái)驗(yàn)證該方法的可行性。表1、表2中均引入了較小的損傷模式，以驗(yàn)證該方法的抗擾動(dòng)性。同樣，文中的損傷模型頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)可通過(guò)調(diào)整對(duì)應(yīng)單元的彈性模量，利用商用軟件重新計(jì)算得到。

表1 虛擬損傷模型1

表2 虛擬損傷模型2

基于該結(jié)構(gòu)的24個(gè)損傷場(chǎng)景頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)，結(jié)合損傷模型的結(jié)構(gòu)頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)商業(yè)軟件對(duì)比損傷結(jié)構(gòu)的頻率殘差，根據(jù)最小二乘法對(duì)頻率殘差進(jìn)行各場(chǎng)景插值，直接確定不同場(chǎng)景在結(jié)構(gòu)損傷中所占的成分。

為了更加直觀，本文以頻率殘差的逆(IFR)圖進(jìn)行表達(dá)。圖中以IFR作為縱坐標(biāo)，峰值高低代表不同場(chǎng)景在結(jié)構(gòu)損傷中所占的成分。圖8、圖9分別為2種損傷模型的IFR圖。從圖8、圖9可知，IFR圖與表1、表2非常吻合，證明該方法可以很好地識(shí)別該結(jié)構(gòu)的損傷程度。

圖8 損傷模型1的IFR圖

圖9 損傷模型2的IFR圖

在損傷鑒定的過(guò)程中，還發(fā)現(xiàn)損傷鑒定的精度與參與計(jì)算的模態(tài)數(shù)量有關(guān)。比如上述2個(gè)損傷模型，分別選取前18、15、12、9、6階響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，15、12階參與計(jì)算的結(jié)果尚能正確反應(yīng)結(jié)構(gòu)損傷特性，但是6階模態(tài)參與計(jì)算的結(jié)果就和實(shí)際不符了，所以參與運(yùn)算的階數(shù)多少是這種方法的一個(gè)關(guān)鍵。上述結(jié)論還從一個(gè)側(cè)面印證了該方法需要一個(gè)精確的有限元模型，因?yàn)橹挥谢诰_的有限元模型，其高階固有頻率特性才是正確的。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文介紹了一種基于多場(chǎng)景模式的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法。該方法首先建立一個(gè)精確的無(wú)損傷結(jié)構(gòu)有限元模型，接著利用該模型進(jìn)行各種不同損傷場(chǎng)景的仿真模擬，最后利用商用軟件鑒定程序給出不同損傷場(chǎng)景的IFR柱狀圖，并直接給出結(jié)構(gòu)的損傷鑒定。

文中的實(shí)例證明，上述基于多場(chǎng)景模式的損傷鑒定方法在理論上是可行的。通過(guò)對(duì)比損傷結(jié)構(gòu)和預(yù)定義場(chǎng)景的頻率特性，不僅可以精確定位損傷部位，還可以給出損傷級(jí)別。

但是該方法的工程應(yīng)用還存在一定的不足：

1)該方法的效率還需進(jìn)一步提高，因?yàn)樗枰A(yù)先設(shè)定場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，而且需要高階模態(tài)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)匹配上需要花大量的時(shí)間，特別是在多種損傷模式存在的情況下。

2)需要精確的模態(tài)測(cè)試技術(shù)。一個(gè)高效、準(zhǔn)確的基于場(chǎng)景模式的損傷監(jiān)測(cè)方法得以投入工程應(yīng)用，需要以精確地洞察到由結(jié)構(gòu)損傷引起的結(jié)構(gòu)特性變化為前提[2]，這就需要有精確的測(cè)試技術(shù)。

3)需要精確的有限元模型。該方法的另一個(gè)前提是需要有一個(gè)精確的無(wú)損有限元模型，這對(duì)較復(fù)雜的真實(shí)結(jié)構(gòu)模型是有難度的，這需要借助于精確的測(cè)試技術(shù)和使用的模型修正技術(shù)。

4)該方法中百分比損傷云圖的獲取是基于線性插值的，但是線性插值也不是最佳的插值方式，特別是對(duì)于不同中間損傷程度的確定。

5)基于場(chǎng)景模式的損傷監(jiān)測(cè)方法的工程應(yīng)用還必須集成或然論算法框架，因?yàn)檎鎸?shí)的結(jié)構(gòu)損傷無(wú)論在損傷部位還是在損傷程度上都是或然的，只有這樣才能更加真實(shí)、精確、可靠[5]。

這些工作將在后續(xù)工作中繼續(xù)加以探索。

[1] 朱宏平，余璟，張俊兵. 結(jié)構(gòu)損傷動(dòng)力檢測(cè)與健康監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀與展望[J].工程力學(xué), 2011, 28(2): 1-11.

[2] 劉濟(jì)科，湯凱. 基于振動(dòng)特性的損傷識(shí)別方法的研究進(jìn)展[J]. 中山大學(xué)學(xué)報(bào), 2004, 43(6): 57-61.

[3] 袁旭東，高潮, 高少霞. 量測(cè)模態(tài)數(shù)量對(duì)結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別影響數(shù)值模擬研究[J]. 工程力學(xué), 2007, 24(SI): 75-78.

[4] 袁穎，林皋，周愛(ài)紅，等. 基于不完備模態(tài)測(cè)試信息的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[J]. 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 47(5): 693-698.

[5] 郭惠勇，李正良，羅樂(lè). 基于頻率響應(yīng)和統(tǒng)計(jì)理論的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2007, 26(11): 25-28.

徐俊東(1979-)，男，高級(jí)工程師，主要從事艦載雷達(dá)結(jié)構(gòu)總體設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)虛擬仿真技術(shù)方面的研究工作。

A Multi-scenario-based Structural Damage Identification Method

XU Jun-dong

(NanjingResearchInstituteofElectronicsTechnology,Nanjing210039,China)

Damage has a direct impact on the modal parameters of structures. However, finding the location and severity of damage according to the modal parameter change is a challenging task. This is because the structure damage identification problems are in general highly undetermined. The multi-scenario-based structure damage identification method is put forward in this paper. It overcomes this problem by reducing the number of damage locations. First, a high-validated FEM model is obtained by correcting the FE-geometry using a high fidelity geometrical description of the test structure. Then the updated model is used to predict the effect of these damage scenarios on the modal parameters. Thus the damage detection problem can be redefined as a decomposition problem, namely the observed shift of the modal parameters can be decomposed into the contributions of the considered damage scenarios. Finally, validity of this method is verified with a case.

multi-scenario; damage identification; correlation analysis; modal parameters

2014-12-03

TP391.99

A

1008-5300(2015)01-0049-04