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河北省自然科学基金(E2011203153)
河北省自然科学基金(E2011203153)
- 作品数：5 被引量：47H指数：4
- 相关作者：韩东颖时培明李庚吴畏阳鑫军更多>>
- 相关机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：建筑科学电子电信机械工程理学更多>>
- 基于频率和BP神经网络的井架钢结构损伤识别被引量：10
- 2012年
- 为了快速、准确地诊断井架钢结构的损伤位置和程度,提出仅基于测试精度高的频率数据和BP神经网络的识别方法。首先,选择频率变化比和频率平方变化比组合参数作为损伤位置识别因子,频率变化率作为损伤程度识别因子;然后,分步构建损伤位置和损伤程度识别的BP神经网络;最后,利用前10阶频率数据和BP神经网络对现场某井架钢结构的损伤位置和程度进行识别。分析结果表明,在测试噪声为10%时,采用前6阶损伤位置识别因子,能够清楚识别损伤位置,识别结果分别是1,5,9,15,19号单元损伤;采用前10阶损伤程度识别因子,1号单元的损伤程度识别结果分别为0.106 9,0.318 2,0.505 4,0.710 2,0.915 9,识别误差均不超过10%。
- 韩东颖时培明
- 关键词：BP神经网络损伤识别
- 井架钢结构在风载工况下的安全性分析被引量：7
- 2013年
- 为研究井架钢结构在风载工况下的安全性能,利用有限元分析软件ANSYS建立井架钢结构数值模型,对井架钢结构在保全设备工况下背风向、侧风向、45°风向时以及停钻工况下背风向、侧风向、45°风向时的风荷载进行计算和安全性分析。结果表明:在保全设备工况下,井架钢结构位移和应力均满足安全准则;在停钻工况下,井架钢结构的顶部变形均大于许用的安全位移值;应力分析表明,在侧向风作用下,井架钢结构前后立柱之间的横杆所受到的应力大于许用的安全应力,导致井架钢结构的横杆不安全。对位移和应力的综合分析表明,需要增加井架钢结构杆件的尺寸或者对材料进行改进。在设计或对含损伤缺陷的井架钢结构进行安全性评估时,必须考虑风荷载的作用。
- 韩东颖吴畏
- 关键词：风荷载
- 基于频率和当量损伤系数的井架钢结构损伤识别被引量：15
- 2011年
- 诊断井架钢结构损伤的位置和程度是保证其安全服役的关键技术。提出了仅基于测试精度高的低阶频率数据和体现综合损伤的当量损伤系数来识别井架钢结构损伤位置和程度的方法。首先应用两阶频率变化比和频率平方变化比识别损伤位置;其次,引入体现结构整体综合损伤和单元损伤的参数-当量损伤系数,推导了当量损伤系数与频率变化率之间的关系,应用优化方法识别单元当量损伤系数,从而确定损伤的程度;最后,仅利用前三阶的频率数据,对某型号井架钢结构进行了损伤位置和程度的识别。结果表明:该方法简单、易行、测试工作量小、识别效率高。该方法可用于其他大型结构的损伤诊断或健康监测。
- 韩东颖时培明
- 关键词：损伤识别
- 基于单位载荷变形差值曲率的承载钢结构损伤识别
- 2012年
- 损伤是影响承载钢结构性能最重要的因素,及时、准确地诊断承载钢结构的损伤是保证系统安全可靠的前提。根据模态柔度比固有频率或振型对损伤更敏感的特点,提出了基于柔度矩阵的单位载荷变形差值曲率法识别承载钢结构的损伤。该方法将基于动力的柔度和静力测试中的变形结合起来,以动力测试数据反映结构静力特征的变化,当有损伤或损伤增大的时候,单位载荷变形差值曲率有更明显的变化。首先,建立了低阶的模态观测数据与柔度矩阵的表达式。其次,推导了单位载荷变形与柔度矩阵的关系,结合曲率模态和变形差值的思想,提出了基于单位载荷变形差值曲率识别承载结构损伤的方法。最后,通过对承载钢结构模型的损伤识别得出:该方法所需模态信息量小,只需一阶频率和振型信息即能够准确定位单损伤、两损伤;对于多损伤可以识别,精度有所下降,但基本可以满足工程要求。
- 韩东颖时培明阳鑫军褚庆忠李纪召
- 关键词：损伤识别柔度矩阵
- 基于EMD和分形盒维数的旋转机械耦合故障诊断方法研究被引量：16
- 2013年
- 针对旋转机械耦合故障的诊断问题,提出一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和分形盒维数的诊断方法。该方法结合EMD对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,先对故障信号进行EMD处理,得到含有故障特征的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后求出各IMF的盒维数,通过盒维数的比较分析进行故障诊断。构造了含有裂纹-碰摩-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,用龙格-库塔法求出故障模型振动信号。通过对耦合故障信号进行分析,得到耦合故障特征向量,并与传统的边界谱诊断方法比较,证明该方法对旋转机械耦合故障诊断的有效性和优越性。
- 韩东颖李庚时培明
- 关键词：故障诊断经验模式分解
