A model-free damage identification method for flexural structures using dynamic measurements from distributed long-gage macro-strain sensors

宏 结构工程 情态动词 梁(结构) 有限元法 应变计 结构健康监测 模态分析 弯曲 计算机科学 材料科学 工程类 复合材料 程序设计语言
作者
Yongsheng Tang,Zhishen Wu,Caiqian Yang,Gang Wu,Chunfeng Wan
出处
期刊:Journal of Intelligent Material Systems and Structures [SAGE Publishing]
卷期号:25 (13): 1614-1630 被引量:8
标识
DOI:10.1177/1045389x13510215
摘要

A damage identifying algorithm, named modal macro-strain vector, has been verified as efficient to locate local damages for flexural structures, with modal parameters directly extracted from the dynamic macro-strain measurements. However, the basic relation between the change in modal macro-strain vector and damage severity has not been established yet. In this article, a model-free damage identification method is proposed based on the modal macro-strain vector method to implement both damage location and quantification. In this method, one assumption is first proposed that the normalized modal macro-bending-moment is constant, as proved by the simulations. Then, damage quantification is performed with the combination of the spatial parameter of neutral axis and normalized modal macro-strain vector. In view of these, different finite element beam models are simulated with several damage cases for each specimen to verify the method. Simulation results show that the damage severity can be evaluated with a high accuracy with the proposed method. As a result, the efficiency of the method is verified through the experiments of a steel beam in the laboratory. Therefore, the proposed system is proved to be effective and useful for structural health monitoring.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
阳光海云完成签到,获得积分10
1秒前
领导范儿的应助被Mars_X采纳,获得10
1秒前
丰富衫发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
3秒前
Maestro_S完成签到 ,获得积分0
5秒前
7秒前
流川枫发布了新的文献求助10
7秒前
翔翼风完成签到,获得积分10
8秒前
海鸥完成签到,获得积分10
8秒前
灯光师发布了新的文献求助10
8秒前
房产中介发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
ZYB143发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
研友_nq2MGZ完成签到,获得积分10
12秒前
沐雨微寒完成签到,获得积分10
15秒前
11发布了新的文献求助10
16秒前
爱喝可乐完成签到,获得积分10
16秒前
ying完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
18秒前
22秒前
23秒前
所所的应助被goufufu采纳,获得10
23秒前
浅蓝色的殇完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
李欣发布了新的文献求助10
24秒前
炙热三颜发布了新的文献求助20
24秒前
房产中介发布了新的文献求助10
24秒前
firmalter发布了新的文献求助10
25秒前
纸牛完成签到,获得积分10
25秒前
风随云动发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
吴思航完成签到 ,获得积分10
27秒前
27秒前
111发布了新的文献求助10
29秒前
Mars_X发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7783865
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9323126
关于积分的说明 20393047
捐赠科研通 7372438
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3320801
关于科研通互助平台的介绍 2468779
邀请新用户注册赠送积分活动 2337005