基于多維動(dòng)力指紋異常點(diǎn)識(shí)別的高樁碼頭損傷檢測(cè)研究

肖 冰

(福建船政交通職業(yè)學(xué)院 福建 福州 350007)

引言

近些年我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易呈現(xiàn)出了前所未有的繁榮盛況，港口碼頭建設(shè)也得到了迅速發(fā)展，其中高樁碼頭大量應(yīng)用在港口中。現(xiàn)役的高樁碼頭受到撞擊、腐蝕、疲勞、過載、地基不均勻沉降等影響，易對(duì)結(jié)構(gòu)的健康狀況造成危害，因此對(duì)高樁碼頭進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)，實(shí)時(shí)了解碼頭結(jié)構(gòu)的健康狀況已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。[1-3]

目前常用的無損檢測(cè)技術(shù)有探地雷達(dá)/透視雷達(dá)(GPR)、超聲回彈綜合法、紅外熱成像技術(shù)、沖擊回波法等，其主要原理是利用超聲波和電磁波等對(duì)結(jié)構(gòu)的局部構(gòu)件進(jìn)行檢查。因此不適用于檢測(cè)碼頭整體結(jié)構(gòu)，且無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。[4]因此，近年來許多學(xué)者開始研究如何運(yùn)用動(dòng)力指紋開展高效準(zhǔn)確的損傷識(shí)別方法：天津大學(xué)李桂青提出了基于聲波CT和應(yīng)變模態(tài)結(jié)合的損傷診斷方法[5]；孫熙平首次提出了基于模態(tài)應(yīng)變能的高樁碼頭基樁損傷診斷方法，得出模態(tài)應(yīng)變能變化率對(duì)損傷單元有較強(qiáng)的敏感性，能夠識(shí)別出高樁碼頭基樁不同工況下的損傷[6]；陸晶晶等采用基于連續(xù)介質(zhì)的離散元方法(CDEM)對(duì)高樁碼頭結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值模擬，得出碼頭結(jié)構(gòu)破壞以及破壞程度的臨界荷載。[7]但以上既有動(dòng)力指紋在基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)高樁碼頭樁基進(jìn)行損傷識(shí)別有著無法避免的缺點(diǎn)，如存在的噪聲和試驗(yàn)誤差，易造成錯(cuò)判、誤判情況；對(duì)于損傷點(diǎn)的識(shí)別多基于目測(cè)法或簡(jiǎn)單拉伊達(dá)σ法則，在損傷識(shí)別中無法給出閾值，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化識(shí)別等。[8]

為解決以上問題，本文提出了一種應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況下結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的新方法——多維動(dòng)力指紋異常點(diǎn)識(shí)別方法，該方法以既有動(dòng)力指紋作為研究基礎(chǔ)，融合多種動(dòng)力指紋指標(biāo)，構(gòu)造結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)的多維指紋向量，采用多維動(dòng)力指紋向量空間的距離閾值判別取代目視檢查法，實(shí)現(xiàn)損傷識(shí)別的自動(dòng)化。

1 多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法構(gòu)建

1.1 多維動(dòng)力指紋構(gòu)造

通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)損傷識(shí)別研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)損傷前后柔度變化量、應(yīng)變能變化量、曲率模態(tài)變化量三者任何一個(gè)物理量在損傷位置均有明顯變化[9]，因此本文選取柔度變化量、應(yīng)變能變化量、曲率模態(tài)變化量三個(gè)動(dòng)力指紋指標(biāo)構(gòu)造多維動(dòng)力指紋體系，使損傷特征在多維融合中得到加強(qiáng)，壓制無損處的干擾，使損傷位置更容易被識(shí)別。具體如下：

(1)

(2)

1.2 基于多維動(dòng)力指紋的異常點(diǎn)識(shí)別

(3)

(4)

基于多維動(dòng)力指紋向量空間的損傷識(shí)別方法具體流程如圖1所示：

圖1 基于多維動(dòng)力指紋向量空間的損傷識(shí)別方法流程圖

1.3 多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別的自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)

本文采用COM實(shí)現(xiàn)Delphi與Matlab的混合編程，充分發(fā)揮Delphi靈活高效的程序設(shè)計(jì)能力和Matlab的強(qiáng)大計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)多維動(dòng)力指紋的損傷識(shí)別自動(dòng)化。[10]自動(dòng)化識(shí)別部分交互界面如圖2-4所示。

圖2 高樁碼頭樁基損傷識(shí)別軟件界面

圖3 單一動(dòng)力指紋計(jì)算界面

圖4 多維動(dòng)力指紋損傷位置自動(dòng)化識(shí)別

2 工程案例

根據(jù)高樁碼頭結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及調(diào)研情況設(shè)計(jì)高樁碼頭模型。在模型設(shè)計(jì)時(shí)根據(jù)研究?jī)?nèi)容對(duì)邊界條件進(jìn)行了部分簡(jiǎn)化，重點(diǎn)研究基樁泥面以上部分的動(dòng)力損傷識(shí)別?？紤]數(shù)值仿真計(jì)算與后續(xù)動(dòng)力試驗(yàn)之間的驗(yàn)證和對(duì)比，數(shù)值仿真和動(dòng)力試驗(yàn)采用同一模型，模型長(zhǎng)2.05 m、寬0.9 m、高1.65 m，共3跨，排架間距0.65 m，碼頭前沿和中間為單直樁，后方為一對(duì)叉樁，樁身采用直徑0.06 m、壁厚2 mm鋼管樁，碼頭上部橫梁、縱梁、面板采用混凝土澆筑，如圖5。根據(jù)模型設(shè)計(jì)情況采用有限元分析軟件Abaqus進(jìn)行有限元數(shù)值模擬，所有部件均為實(shí)體單元，分別在模型前排2號(hào)、3號(hào)樁身模擬損傷情況，模型前排基樁編號(hào)如圖6。

圖5 模型斷面圖(單位：m)

圖6 模型前排基樁編號(hào)圖

根據(jù)高樁碼頭基樁常見損傷位置及損傷程度調(diào)研情況設(shè)置基樁損傷，損傷位置設(shè)置在2號(hào)樁5號(hào)段和3號(hào)樁19號(hào)段，損傷程度分別設(shè)置為剛度EI(E為彈性模量，I為截面慣性矩)減小5%、10%、20%、30%。(如表1、表2)

表1 碼頭模型2號(hào)樁損傷工況表

表2 碼頭模型3號(hào)樁損傷工況表

3 基于數(shù)值模擬的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法驗(yàn)證

3.1 多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法正確性

模型選取的三個(gè)物理量中應(yīng)變能橫坐標(biāo)為單元，柔度和曲率模態(tài)橫坐標(biāo)為節(jié)點(diǎn)。將每個(gè)結(jié)構(gòu)段看作一個(gè)單元，單元編號(hào)與結(jié)構(gòu)段編號(hào)相同，用原結(jié)構(gòu)段的應(yīng)變能代表單元應(yīng)變能，用各單元上部節(jié)點(diǎn)的柔度和曲率模態(tài)代表單元的柔度和曲率模態(tài)。[11]

圖7以2號(hào)樁為例畫出了各單元的多維動(dòng)力指紋空間分布。

圖7 2號(hào)樁多維動(dòng)力指紋空間分布圖

從圖7可以看出損傷位置5號(hào)單元多維動(dòng)力指紋離其他單元多維動(dòng)力指紋最遠(yuǎn)，6號(hào)單元?jiǎng)恿χ讣y由于在多維動(dòng)力指紋融合過程中采用6號(hào)節(jié)點(diǎn)的模態(tài)柔度和曲率模態(tài)，同樣受到了損傷的影響，離群也較遠(yuǎn)。

圖8-圖15列出了各損傷工況下基于碼頭樁基損傷前后有限元計(jì)算結(jié)果的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別結(jié)果。

從圖中可以看出，2號(hào)樁5號(hào)單元和3號(hào)樁19號(hào)單元MCD值大于閾值作為異常點(diǎn)被識(shí)別出來，可判斷損傷，與實(shí)際情況一致。同時(shí)損傷單元MCD值遠(yuǎn)大于非損傷單元，損傷位置臨近單元，由于受到損傷單元的影響，其MCD大于遠(yuǎn)離損傷區(qū)域。如圖8中2號(hào)樁工況1的 5號(hào)單元 MCD值為32.4，其臨近單元4號(hào)單元和6號(hào)單元 MCD值 6.9和6.3，其他單元MCD值均小于5，損傷單元MCD值為其他單元的4.5倍以上。由于多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別過程對(duì)每種工況均作了歸一化處理，所以不同損傷程度間的MCD值大小不具有可比性和相關(guān)性，每種工況下MCD 值僅作為該損傷工況下的判斷依據(jù)。對(duì)于某根指定樁基來說其歸一化后的不同損傷MCD值曲線形態(tài)具有一致性，但具體數(shù)值有差別，如 2號(hào)樁 5%和 10%損傷工況下5號(hào)單元的MCD值分別為32.4和31.2，因此，多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化識(shí)別損傷位置，但其MCD值大小不反映損傷程度大小。

3.2 多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法魯棒性

利用Matlab函數(shù) Wn=awgn(Wo , SNR', measured') 對(duì)各損傷工況下有限元計(jì)算結(jié)果分別添加100 dB、90 dB、80 dB、70 dB高斯白噪聲，其中SNR為信噪比，Wn和 Wo分別表示有噪聲的曲率模態(tài)和無噪聲曲率模態(tài)，參數(shù)Measured是指在添加噪聲前，先測(cè)量Wo的功率。抽取各工況下各信噪比下1000組數(shù)據(jù)使用多維動(dòng)力指紋進(jìn)行損傷識(shí)別，最終得到各工況下不同噪聲下的損傷識(shí)別成功率如表3所示。

表3 各損傷工況不同噪聲的損傷識(shí)別成功率

由表3可知，同種噪聲影響下，損傷程度越大，成功率越高，這是因?yàn)閾p傷程度越大，其損傷特征越明顯，受噪聲影響越小。當(dāng)損傷程度超過10%，信噪比大于80 dB時(shí)，損傷識(shí)別的成功率均大于80%；當(dāng)損傷程度超過30%，信噪比大于90 dB時(shí)，損傷識(shí)別的成功率接近100%。隨著量測(cè)技術(shù)的發(fā)展，目前市場(chǎng)大部分廠家設(shè)備信噪比優(yōu)于90 dB，本文試驗(yàn)采用的系統(tǒng)信噪比為100 dB-130 dB，可見在當(dāng)前試驗(yàn)條件下多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法具有很好的魯棒性。

隨機(jī)抽取一組2號(hào)樁70 dB噪聲下多維損傷案例，圖16-圖18為噪聲下單一動(dòng)力指紋損傷識(shí)別結(jié)果。

圖16 70 dB噪聲擾動(dòng)下2號(hào)樁各工況應(yīng)變能變化量 圖17 70 dB噪聲擾動(dòng)下2號(hào)樁各工況模態(tài)柔度變化量

從圖中可以看出，在噪聲影響下單一指紋容易產(chǎn)生誤判，如圖16中5%和20%損傷下的4號(hào)單元、圖17中10%損傷下的6號(hào)單元及30%損傷下的12號(hào)單元、圖18中30%損傷下的10號(hào)單元均會(huì)誤判為損傷單元；圖19以2號(hào)樁為例畫出了噪聲影響下各單元的多維動(dòng)力指紋空間分布，圖20-圖23列出了噪聲影響下多維動(dòng)力損傷識(shí)別結(jié)果，可以看出通過多元信息融合，5號(hào)單元作為離群數(shù)據(jù)被準(zhǔn)確識(shí)別出來。

4 基于動(dòng)力試驗(yàn)的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法驗(yàn)證

高樁碼頭物理模型完全按照有限元模型參數(shù)制作，為了方便和有限元計(jì)算結(jié)果對(duì)比，模型試驗(yàn)的三維方向、樁號(hào)、樁身分段編號(hào)、節(jié)點(diǎn)編號(hào)與數(shù)模保持一致。碼頭試驗(yàn)?zāi)Ｐ腿鐖D24。

圖24 碼頭試驗(yàn)?zāi)Ｐ蛨D

圖25-圖32列出了基于碼頭動(dòng)力試驗(yàn)的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別結(jié)果。

從圖中可以看出，2號(hào)樁5號(hào)單元和3號(hào)樁19號(hào)單元MCD值均大于閾值作為異常點(diǎn)被識(shí)別出來，可判斷損傷，與實(shí)際情況一致。由于實(shí)驗(yàn)誤差和噪聲的存在，個(gè)別工況的臨近單元MCD值大于閾值也被識(shí)別出來，如圖25中2號(hào)樁工況1的4號(hào)單元、圖28中2號(hào)樁工況4的6號(hào)單元、圖29中3號(hào)樁工況1的20號(hào)單元，這是由于臨近單元本身受損傷單元的影響較大，加上存在噪聲易造成MCD值超過閾值，由于損傷識(shí)別是為找到疑似損傷區(qū)域，因此臨近單元被識(shí)別出來具有合理性，不影響試驗(yàn)損傷識(shí)別?？梢钥闯?，經(jīng)過多維融合后損傷位置的特征得到加強(qiáng)，無損處的干擾經(jīng)過融合之后被壓制，基于MCD異常點(diǎn)檢驗(yàn)算法的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法整體損傷識(shí)別質(zhì)量和準(zhǔn)確率比單一動(dòng)力指紋損傷識(shí)別均有很大程度提高，表明該方法運(yùn)用在物理模型動(dòng)力試驗(yàn)上同樣具有優(yōu)越性和強(qiáng)魯棒性。

5 結(jié)語(yǔ)

5.1提出了基于多維動(dòng)力指紋向量空間的損傷識(shí)別方法，選取柔度、應(yīng)變能、曲率模態(tài)構(gòu)建多維動(dòng)力指紋向量，運(yùn)用最小協(xié)方差行列式的Mahalanobis距離異常點(diǎn)識(shí)別進(jìn)行損傷定位，給出了基于MCD異常點(diǎn)檢驗(yàn)算法的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法的詳細(xì)實(shí)施步驟，該方法具有高效、快速、魯棒的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)用閾值判斷取代通常采用的目視檢查法，準(zhǔn)確識(shí)別損傷位置，實(shí)現(xiàn)在高噪聲復(fù)雜實(shí)際工況條件下?lián)p傷識(shí)別的自動(dòng)化。

5.2通過高樁碼頭有限元模型計(jì)算數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于MCD異常點(diǎn)檢驗(yàn)算法的多維動(dòng)力指紋損傷識(shí)別方法進(jìn)行損傷識(shí)別，準(zhǔn)確識(shí)別碼頭樁基損傷位置，表明該方法的正確性；通過有限元計(jì)算數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分別添加100 dB、90 dB、80 dB、70 dB高斯白噪聲，損傷識(shí)別的高成功率展現(xiàn)了該損傷識(shí)別方法的強(qiáng)魯棒性。

5.3基于碼頭動(dòng)力損傷試驗(yàn)運(yùn)用本方法進(jìn)行損傷識(shí)別，仍準(zhǔn)確識(shí)別了高樁碼頭樁基損傷位置，與既有動(dòng)力指紋識(shí)別結(jié)構(gòu)相比，該方法損傷特征在多維融合中得到加強(qiáng)，無損處的干擾經(jīng)過融合之后被壓制，使損傷位置更容易被識(shí)別，展現(xiàn)了該方法的強(qiáng)魯棒性。