结构损伤识别：模型修正与信赖域方法的应用

"该资源是一篇发表于2007年的工程技术论文，主要探讨了一种基于模型修正的结构损伤识别方法。文章指出，结构损伤识别是通过对动力特性变化的分析来实现，而模型修正技术是解决此类问题的有效手段。文中提出了一种结合非线性最小二乘目标函数和信赖域方法的优化策略，以增强损伤识别过程的鲁棒性和准确性。通过实验证明，这种方法在结构损伤识别中具有较高的可行性和有效性。" 这篇论文详细介绍了如何利用模型修正技术来识别结构损伤。首先，作者构建了一个带有约束边界的非线性最小二乘目标函数，这个函数的目标是减小实际测量的模态与分析模态之间的误差。通过这种方式，损伤识别问题被转换为一个优化问题，即寻找最佳的结构参数以最小化这种误差。接着，论文引入了信赖域方法来解决这个优化问题，这种方法具有更好的鲁棒性，能确保优化过程在全球范围内收敛，并且计算效率较高。 作者进一步提出了目标函数向量扩充的方法，以优化算法的性能。这种方法旨在改进和调整参数，以提高损伤识别的精度。论文中的实验部分是通过一个栓接框架的损伤试验进行的，试验结果证明了所提出的识别方法在实际应用中的效果，证实了其在结构损伤定位和评估方面的有效性和实用性。 文章强调了结构损伤识别的重要性，因为结构的损伤会导致动力特性的变化，例如频率和振型的改变。利用有限元模型修正技术，可以将实测数据与模型相结合，从而推断出损伤的位置和严重程度。虽然已有的一些损伤识别方法依赖于优化算法，但这些算法往往存在鲁棒性差、局部收敛等问题。因此，研究更加稳健和高效的优化算法对于结构损伤识别领域的发展至关重要。 这篇论文提出了一种创新的结构损伤识别方法，它结合了模型修正、非线性最小二乘和信赖域优化，以提高损伤识别的精确性和效率。这一方法对于结构健康监测和维护具有重要意义，特别是在大型复杂结构如桥梁、建筑物等的安全评估中。