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基于灵敏度模型更新的结构起重机的损坏识别
清光伟1,2，岳琳1 *，郭庆涛1，陶延和1，胡静波2
1.南京航空航天大学机械与电子工程学院
南京210016; 2。南京特种设备检验所研究所，南京210019，
中国（2016年4月4日收到; 2017年4月24日修订; 2017年5月5日收录）
摘要：提出了一种基于模型的损伤识别方法，有利于参数敏感性分析和应用。用一般的桥式起重机，作为参考数据的更新，获得了实验模态频率。通过运行模态分析（OMA）在环境激励下进行。定义了一维损伤函数，通过弯曲刚度来识别损伤。结果表明，模型更新方法可以定位损伤和定量描述结构。更新后的模型分析的特征值的平均误差实验结果小于4％，验证了该方法的准确性。分析和容量负载下挠曲的测试结果进一步验证了这一可行性方法。
关键词：模型更新;结构参数化;损伤识别;环境激励;起重机
中图分类号：TN113，O327，TH215 文献标识码：A 文章编号：1005-1120（2017）03-0308-10
导论
工程机械设备，如大型起重机，可能会频繁启动和制动，而且总是处于周期性的循环加载和比较大的冲击影响。恶劣环境下腐蚀以及材料老化将不可避免地导致结构性损伤积累和阻力衰减。据政府公布的统计数字，与起重机械相关的安全事故占在码头，化工，建筑和汽车制造业中的近25％，其中15％是致命的[1]。就像桥梁一样，被加固混凝土和其他土木工程的健康监测，起重机结构的评估损伤识别和状况是至关重要的学术和工程领域。
在传统的无损检测的基础上测试（NDT）（如射线，超声），电流健康监测和损害识别一直是天车行车结构进展到在线监测[2-6]。起重机通定期检查不断对其进行监控状态参数来诊断健康状态NDT传感系统和信息处理系统（IPS）过相应的算法。特别是通过电阻测量应变应变仪，结构健康监测通过光纤光栅传感器和声学发射（AE）更常见。
以前有很多方法提出实现结构损伤识别，通常包括两种方法，即：基于数字信号采集和处理和基于模型的[7-9]。前者其特点通常是是易于实施和直接但是，这可能取决于地点的传感器并面临消声问题。后者由有限元素表示（FE）模型更新方法，最近已经得到越来越多的关注，因为它可以识别定量存在的损害和获得甚至预测整体的动态表现结构。在线健康监测如上所述实际上是“数字信号采集和处理”为基础“，但有更多的工作发现，模型更新已被应用到一般的损伤识别模拟杆和壳模型[10-11]。因为它已经做成并且在近年来取得重大进展，模型更新可以应用于更复杂的工程结构。当然值得获得改进更新高精度的有限元模型可靠的健康监测大型工程结构。
我们提出了参数有限元模型更新方法基于敏感性分析进行识别真正的普通头顶旅行的损坏额定起重量为5t的起重机配套有限元建模与模态实验结果，结构的物理参数确定，表明损害量化。更精确的有限元模型更新成功验证了额定变形可以看作是积极尝试引入“基于模型的“健康监测到安全大型机械设备评估领域。
1.1模型更新方法的特点
模型更新本质上是基于模型的识别未确定物理量的方法具体操作系统的参数或结构最显着的价值或特征，该方法用于健康监测和大型设备的安全评估等起重机，列举如下：
（1）地点和损害程度可以通过结构参数化来量化。
（2）全面评估总体结构可以完成.NDT和负载测试，最常见的安全评估方法起重机，都受到仪器成本，测试操作难度和效率，只能检测部分区域受损，或无法体现结构承载能力完全基于参数的识别方法会起作用作为积分分析的一个令人满意的解决方案结构评估。
（3）该方法有利于分析加固或重建的比较计划甚至结构的预测故障趋势。更新的有限元模型，这是更接近真实的结构，可以用来模拟修改后的机械性能并进行维护，分析和比较各种强化方案，并将其预测为好。
1.2参数模型更新的原理和步骤
通过设计更新有限元模型参数是一个优化问题min‖W（F）R（P）2，R（P）= {FE（P）} - {FP（P）}S.T. VLBle;ple;VUB（1）其中p是设计参数矢量，{fE（p）}和{fP（p）}表示的识别结果实验和模拟分别，R（p）是特征参数（即客观的）功能），VUB和VLB是上面的p的下限，W（f）是加权矩阵的每个特征参数R（p）=GDelta;p（2）其中Delta;pis扰动设计参数，G特征参数的灵敏度矩阵到设计参数。从方程（1）可以看出，模型更新方法是一个迭代过程，其步骤如下如下：
（1）确定目标函数
与模式形式相比，优势模态频率在灵敏度分析中的应用更少的计算，更高的精度和更好的性能在鉴定中。因此在本文中，目标函数是确定的模态频率通过仿真模型和模态实验，Qing Guangwei，et al。一般架空旅行的图像识别计算特征残差Rwould在他们之间。
（2）参数模型，计算灵敏度矩阵G与设计参数p0，并选择敏感的更新参数。根据结构特点和起重机的失效模式，结合起来对称的结构和相似性负载条件，机械参数组件的性质（材料模量Ein本文）被选作参数被更新lambda;i，q = -uTI [（MQ）lambda;2i （KQ）] UIuT的I [2lambda;iM] UI
其中“T”表示转置，Mq，Kqare表示转置质量矩阵的一阶导数和刚度矩阵到第q个参数。如方程（3）所示，可以实现灵敏度分析由一般的优化模块FE软件NASTRAN解决了第一个问题目标函数的阶偏导数基于矩阵摄动的设计参数。该算法被描述为半分析方法，比传统方法更适用对复杂系统的分析方法，以及比有限差分法更准确。
（3）识别模态参数（模态频率，模态形状等）从仿真和实验分别进行。
（4）通过优化算法迭代直到它符合收敛标准。序列二次规划（SQP）被采用来通过MATLAB优化参数命令“fmicon”在纸上，这是目前被认为是最好的算法之一具有问题和中等规模的非线性编程[12]。非线性优化平等或不平等约束的问题是转化为二次规划问题。在整个更新过程中，都是灵敏度矩阵计算和模态解决残差的匹配问题非常重要[13]。2参数化建模和模态实验
2.1有限元建模和仿真
（1） 研究了一般的桥式起重机。在本文中（如图1所示），具有额定值5twith 7 150kg自重的起重能力和A5work class.Its金属结构，特点是对称焊接钢箱梁，包括主梁，尾梁，步行平台，扶手，驾驶室等。图1 LH05F789的实际结构和有限元模型起重机有限元模型（如图1（c）所示）是由NASTRAN建立并通过HyperMesh。上部，下部和网页主梁的板用蓝色建模六面体单元（十六进制）。
（2）传统的锤击激励很难获得足够高的能量来激发低订购模式并且激励器的安装是不方便的。
（3）起重机的工作环境始终如一：例如，一台起重机和一些其他设备可能同时在同一轨道运行，会导致大量的噪音的激励信号，会大大妨碍测试准确性。操作模态分析（OMA）是一种快速，简单，经济和有效的方式来获得结构模态参数[14]，其中有被广泛应用于船舶领域[15]，飞机[16]，土木工程结构[17]和桥梁[18]。模态参数只能被识别从结构的动态响应OMA，这将避免人为造成的噪音激发并使其更加一致与实际的边界条件和操作环境。因此，模态实验大型起重设备完成了基于环境激励的OMA。主梁上部已经有了间隔14个测试点在每侧为1.2m获得足够的模式数据形状（如图3所示）。七个PCB 356A16-类型三向加速度传感器，带测试频率0.3-6KHz范围和94.5mV / g灵敏度，获得水平和垂直加速度信号实验四个阶段进行：第一个测试点分别是1-7，第二个8-14，第三轮15-21，第四轮22-28轮流。图2有限元模型的模态分析结果清光伟，等。一般架空旅行的损伤识别。311图3测试点的布置输入的环境激励被执行保持手推车和手推车间歇运行每次测试约300秒采样频率为200Hz，谱线数为400.加速度响应的测试参考点（点3）和所有的测试点被获得。此外，低通过滤和矩形窗口被用于降噪，防止泄漏，提高认知度最终频率的准确性。功率谱法是一种有效的方法实施实验模态分析（EMA）和实模态参数辨识具有小阻尼的结构系统。
在频谱图的响应点中取而代之的是整体的幅度图传递函数[19]。垂直自我力量测试点3的光谱（参考点）如图4所示。模态频率的结果列在表2的第一列中频率误差的程度可以在两者之间找到模拟和实验分析，而第四和第五种模式则被颠倒过来出现顺序。几乎可以确定参数简化设置和结构介绍有限元模型有些错误，必须更新。图4测试点3的自功率谱3模型更新和损坏识别起重机结构
3.1损伤参数的定义和更新
梁结构的破坏可以被解释如同弯曲刚度的降低一样到损伤力学原理。一个一维的损害的功能被定义为剩余刚度与初始刚度之比的结构dc = 1- EIU
（4）EIdis是受损的弯曲刚度组件横截面和弯曲部件的未损坏横截面的刚度。在本文中，杨氏模量的减少，这表明材料的刚度直接相当于损害效应E = E0（1-alpha;E）
（5）其中E和E是杨氏模量实体元素HEX在更新和初始FE模型分别是alpha;E模型更新的项目。在描述结构状态时损伤，alpha;E与dcin等式（4）同义，它将模型更新方法与损坏识别。起重机的金属结构由八个组成部件，这是左和右腹板的主梁，左右走板，左右扶手，和主梁上下盖板。根据结构对称性和simi-312南京航空航天大学学报Vol.34组件功能的稀少，参数的聚合[20]被构造为{P} = {E11，E12，E13，E14，E21，E22，E31，E32}
（6）动态的测试经验和压力来自其他类似设备的分销也考虑在内。与参考文献类似。[20中，{p}中的八个参数被分类为表1列出了3个更新组和4分别用它们各自的灵敏度矩阵G来表示（2）中的模态频率（如图5所示）会显着提高计算效率更新迭代。表1材料本构数和敏感性分类模型参数组件更新组更新参数初始值/ GPaE11主梁I的左腹板（即模型频率）通过模态实验获得比参数要多更新，这意味着超静定方程和参数的唯一解决方案。
3.2更新和损坏识别结果预更新中的模态匹配情况和后更新在表2中指出和图6的模型保证准则（MAC）最小MAC值为0.843 3（超过80％）证明了模式匹配良好在迭代中。图6 5模式形状的MAC值起重机金属的整个杨氏模量结构和更新参数，有明显的表现对模态频率有影响，但对模式影响不大形状矢量，以便MAC值不显示a清除更新中的变化。已被证明
该模式形状更新更有意义通过确定有效的本地损害识别损伤指标模态应变能（MSE）[21]。图7（a）给出的图是残差五阶目标函数的收敛性。这表明迭代过程已基本完成在步骤15后稳定并达到收敛清光伟，等。一般架空旅行的身份识别313表2更新前后模型的误差比较结果EMA /赫兹之前之后频率/ Hz错误/％MAC频率/ Hz错误/％MAC模式形状描述6.90 7.97 15.44 0.897 7 7.03 1.82 0.897 9第一对称垂直弯曲7.30 8.22 12.60 0.908 1 7.27 -0.44 0.908 1第一反对称垂直弯曲9.20 10.07 9.50 0.901 8 8.79 -4.51 0.901 8第一对称水平弯曲23.10 28.60 23.82 0.843 3 24.76 7.19 0.870 1第二对称水平弯曲23.90 26.39 10.40 0.941 5 22.75 -4.80 0.941 7第二反对称水平弯曲平均14.35 3.75图7更新目标函数的迭代结果和参数在步骤35中给出了特征值的误差在表2中，可以看出平均误差已经从14.35％下降到3.75％第4阶，更新前的最大错误，幸运的是从23.82％下降到了7.19％。说明模型的准确性通过更新和模拟显着改善模型几乎等于实验模型。图7（b）显示了相对的收敛性三组材料参数的值说明损伤程度。最后，E1，E2和E3在1.015 9,0.955 0和0.757 0分别从初始值1.0（绝对值）价值210GPa）。可以推断那里行走弹性模量的变化很小板的材料性能主梁而被加强梁加强筋的存在。上/下盖的弹性模量主梁板块大大减少，显示出弯曲刚度显着恶化作为连续弯曲载荷的结果。
4起重机额定载荷的验证实验检查中跨垂直静态偏转在额定负载实验之后强制性的国家法规[22]，其中的挠度应小于跨度的1/800A4-A6工作类的起重机。额定载荷实验已经完成了两次。一次进入安装监督检查（起重机是314南京航空航天大学学报Vol.34应该是新的和未损坏的），和其他是在上次定期检查期间（起重机应该被损坏）两个实验结果的比较是如图8所示（通过南京的检验报告特种设备检验院）FE模型之前和之后的模拟值更新也混合在图中进行验证负载能力更新模型的影响。图8显示：
（1）静力学分析模拟的挠度的有限元模型，从9.3mm增加到之前更新至13.2毫米后。同时，结果的两个实验也显示相同从未损坏的10mm增加到损坏的趋势这表明已更新模型可以反映起重机结构负荷的损失容量因损害累积而产生时间继续。
（2）模拟结果的偏转误差更新后的模型和测试值损坏的结构约为10％，可能没有非常准确但可以接受。另一方面手，模拟值比大于测试，也许可以得出结论，更新模型可以相对地指示起重机的负载能力准确和稍微保守些，这将在评估中增加安全边际。图8中跨垂直静挠度比较在额定负载下
5结论
( 1 )更新敏感度的差异可以使用目标函数的参数过滤和分类各种物理参数，这可以有地促进效率和模型更新的合理性。
( 2 )该方法可以防止更新方程无法解决的情况下，是实验的明智选择大型起重机结构的模态分析。
( 3 )更新的准确度得到提高用平滑的迭代模型表明了可以
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