基于模态参数的建筑结构损伤识别进展

材料特性等物理力学参数存在对应关系。因此建筑结构出现损伤时，必然会导致模态参数发生变化，根据模态参数的变化程度判断建筑结构的损伤程度以及损伤位置。

早期运用直接比较模态参数的办法进行建筑结构的损伤判断，此法计算简单。对于直接比较建筑结构的固有频率变化不包含空间信息，无法判断损伤位置。通过比较振型变化，现在常用的是利用MAC（模态置信度因子）判断建筑结构的损伤位置，MAC表示了两组模态振型的相关程度，MAC值用于识别每个子结构中的损伤，为0时损伤较大，为1时一致。但是通过振型比较对于局部损伤较为敏感的高阶模态的准确率较低。因此，随着技术的不断发展，各类改进的损伤识别理论被提出。

朱宏平利用建筑结构自振频率较低及环境激励下结构响应信噪比低的特点，运用小波变换降噪处理，抑制原始信号的噪音部分（高频）。徐飞鸿通过构建柔度相对变化率矩阵，并对其进行差分处理，得到其曲率矩阵，并将每列绝对值最大值作为损伤识别指标。罗姗姗等对某网壳结构进行数值分析，并将损伤前后的模态曲率作为损伤指标进行连续小波变换，从而判断损伤位置。张力通过砌体结构的低阶模态参数，结合差异演化算法对砌体结构层间刚度进行识别。孙红跃以框架建筑的固有频率的变化为基本参数，利用BP神经网络进行训练，进而得到建筑结构损伤识别的方法。

3结语

基于模态参数的建筑结构损伤识别的研究工作进展迅速，有效的提高了准确性和可靠度，但是由于建筑结构的损失与其成因之间又较复杂的关系，且影响因素的不确定性和随机性较大。在运用模态参数对建筑结构进行识别的时候还要进一步减少测试信号的误差，并且提高抗干扰能力，提出综合的损伤判定标准。

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