阐述了通过应变模态振型对结构进行损伤识别的原理,根据泡沫铝夹层梁的结构特性建立了基于修正Timoshenko梁理论的泡沫铝夹层梁的弯曲振动方程。运用ANSYS Workbench提取泡沫铝夹层梁的模态参数,通过固有频率解析解验证了仿真数据的有效性。探讨了固有频率、位移模态以及应变模态对泡沫铝夹层梁损伤识别的敏感度,并验证了归一化应变模态振型差指标和增强应变模态振型差指标对泡沫铝夹层梁进行损伤识别具有更高的精度。

在结构模态识别中常用的模态保证准则（MAC）仅能显示结构不同振型的相关性，并不能反映模态的细节，对于模态复杂的网壳结构则更是如此。因此，提出利用Zemike矩表征网壳结构的振型，即将振型数据视为图像函数，通过离散Zemike矩变换，得到表征各阶模态的Zemike矩值（包括幅值和相位角）。对一个单层球面网壳结构的有限元模型进行数值模拟，结果表明，此矩可有效地反映模态的振型特性并能识别结构的重频模态，较传统的MAC具有明显的优越性。在此基础上，初步提出将Zemike矩的幅值及相位角作为结构损伤识别的新指标。构造了网壳结构杆件物理参数改变的几种损伤工况，通过分析，发现了不同的损伤形式导致的Zemike矩的不同变化规律，验证了Zemike矩用于损伤识别的可行性。

基于结构加速度时间序列提出了一种新的损伤识别方法。首先,获取结构在无损伤状态下的加速度数据并进行分段,以各段数据的AR（auto-regressive）模型系数向量作为结构的参考状态样本,将未知状态的加速度AR模型系数向量分别加入参考状态样本中,构成多个原始数据矩阵;其次,对多个原始数据矩阵分别进行主成分分析得到前两阶主成分,并建立相应的椭圆控制图,以前两阶主成分在控制椭圆中的分布情况来判别结构是否存在损伤;最后,以一钢框架结构试验为例识别结构的两种损伤模式。结果显示,该方法能够准确、直观地识别结构是否存在损伤,相对于马氏距离判别法具有更强的稳定性。

动态法桥梁损伤检测与识别技术是近年来国际土木工程界研究的热点之一.在系统调研的基础上,分析和总结了该项技术在研究与应用过程中所面临的主要问题,同时对其下一步的研究工作提出了相关建议.

探讨一种损伤识别的方法——直接解析法.本方法从结构模态有限元算式出发,把频率和振型看作损伤参数的函数,经过泰勒展开获得频率、振型对损伤参数的一阶偏导数,然后构造以损伤参数为未知量的超定线代方程组,求解得到全部损伤参数值.进一步又提出本方法的自迭代修正,大幅度提高了识别精度.本方法可以同时识别出结构损伤的数量、位置和程度,并可识别任意多数量的损伤参数.通过对一个5层框架结构的数值模拟分析,验证了它的可行性.

在结构的损伤检测中，由于传感器数目、测试噪声等因素，限制了结构损伤检测与识别的能力。不同的损伤识别方法在检测过程中识别的精度不同，使用单一的损伤检测识别方法所获得的信息是不全面的。将Dempster-Sharer证据理论应用于结构的损伤识别中，将各种识别不同精度的检测方法融合，使最终识别的结果更为可靠、精确。通过对钢梁结构损伤识别的模拟计算，验证了D—S证据理论在融合多种不同精度损伤识别方法中的有效性。

本文基于频率法进行损伤识别的基础,从理论上推导了损伤导致某阶频率降低与损伤位置的关系和该阶曲率模态/应变模态的振型变化相近.并通过数值仿真的结果验证了理论分析的结果.在此基础上给出了损伤状态下通过不同阶模态频率改变率比值来进行损伤定位的新方法,并将其应用于实际钢梁的分析中,得到了较好的结果.最后文中阐述了通过频率法进行损伤识别的优点和局限性.

根据隐框玻璃幕墙面板单元结构密封胶损伤位于面板单元边界的特点,提出基于边界模态构建平均边界模态保证准则、平均边界曲率模态差变化率和平均边界模态应变能变化率3个新的损伤指标进行损伤识别。然后,进行一个长2.06 m、宽1.46 m的隐框面板单元的模态试验,研究边界模态损伤指标及固有频率、传统模态保障准则随损伤程度的变化规律。试验研究结果表明:当结构密封胶损伤程度小于5%时,前6阶固有频率和传统模态保证准则难以进行结构密封胶的局部损伤识别;当结构密封胶损伤1%时,所提三个基于边界模态的损伤指标均大于9%,且随着损伤的增大而增大,均能有效识别损伤,其中平均边界曲率模态差变化率在损伤边的变化大于未损伤边,可进一步用于损伤边的识别。

针对直圆柔性铰链的损伤位置和损伤程度难以准确地进行定量识别的工程难题,基于损伤识别理论,将有限元建模和特征参数分解相结合,提出一种基于特征参数分解模型的直圆柔性铰链损伤定量识别的方法,运用有限元理论对直圆柔性铰链进行有限元模型建立,引入特征参数分解模型对机构进行损伤定量,采用损伤矩阵和损伤向量对柔性铰链进行损伤描述,建立直圆型柔性铰链损伤定量识别模型。结果表明,基于特征参数分解模型的损伤定量识别方法可以较准确地识别出柔性铰链的损伤位置和损伤程度,分析方法对设备维护具有一定的工程指导意义。

为实现圆轴中损伤缺陷的识别与量化,解决超声信号处理过程中信号模式混叠和信号处理过程复杂的问题,以波动理论为基础,结合主动传感技术,利用快速集成经验模式分解（Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition,FEEMD）算法对接收的导波信号进行分解,从分解的模式分量中提取出特征分量,提出基于FEEMD的透射系数并用于表征损伤严重程度。有限元仿真与实验结果表明,随着损伤程度的增加,透射系数单调递减,据此可检测出轴中所存在的缺陷并判定缺陷严重程度,可为轴类构件的结构健康监测提供一定依据。