非线性结构物理参数瞬时识别方法研究

运用特征值和模态信息对线弹性结构进行模型修正或参数识别的研究已经取得较大进展。为了对结构损伤的发生和发展，特别是灾后损伤进行准确诊断，研究适用于材料非线性结构的物理参数逐步瞬时识别方法成为必要。神经网络具有并行计算的特点和逼近复杂映射关系的能力，是有可能实现逐步瞬时识别的有力工具。本项目针对不同的载荷形式，直接运用结构的不同类型动力响应瞬时测量，探讨非线性结构物理参数的逐步瞬时识别方法的理论基础；发挥神经网路的计算优势，提出基于神经网络的实现方法，通过数值模拟和IASC-ASCE标准问题(Benchmark Problem)验证该方法的性能；研究该方法对结构参数变化以及噪声的敏感性、输入未知以及动力响应测量不完备时的实现方法，以及基于新型测量（如基于光纤长标距振动应变测量）的识别理论与方法，并通过模型试验验证。本研究对实现社会基础设施的可持续发展和减灾具有重要意义。