（固体力学专业论文）基于遗传算法的缺陷动态识别.pdf

摘要 摘要 缺陷动态识别在自然探索和技术开发方面有着广阔的应用前景，例如，地 震勘探，地球内部结构的研究、地球分布，石油资源勘探，对目标的位置及形 状的准确确定，材料动态性能的研究等。缺陷动态识别的研究已经成为当今应 用力学研究领域极为活跃的前沿课题之一。 遗传算法是模拟自然界生物进化过程或机制求解极值问题的一类自组织、 自适应人工智能技术。它模拟达尔文的自然进化论与盂德尔的遗传变异理论， 具有坚实的生物学基础；它提供从智能生成过程观点对生物智能的模拟，具有 鲜明的认知学意义；它适合于无表达有表达的任何类函数，具有可实现的并行 计算行为：它能解决任何类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，最近十多 年，遗传算法在国内外备受重视。 论文主要针对以下两个方面的问题进行了研究：一是考虑罚函数时二维缺 陷声波识别的遗传算法，二是条形平板中裂纹识别的遗传算法。 首先， 研究在考虑惩罚函数时，用遗传算法对声波场中二维缺陷形状的识 别问题。首先建立介质参数扰动函数和散射场之间非线性关系的积分方程，进 而将所关心的缺陷识别问题转化为关于扰动函数的反演，最后用遗传算法给出 就后场散射远场测量时几种典型缺陷的识别结果。 其次，研究条形平板中平行于上下边界的单一裂纹的识别问题。给出了当 一声波入射这一条形平板时，裂纹参数与反射、透射系数之间的关系式，并应 用遗传算法对裂纹进行了定量识别。计算结果表明该文给出的方法具有较好的 识别精度。 最后， 研究条形平板中平行于上下边界的双裂纹的识别问题。给出了当一 声波入射这一条形平板时，裂纹参数与反射、透射系数之间的关系式。 关键词：缺陷，识别，遗传算法，声波，定量无损检测 a b s t r a c t a b s t r a c t t h e d y n a m i ci d e n t i f i c a t i o no f f l a wh a sa 砸& a p p l i e d p r o s p e c t si nt h ef i e l do f e x p l o r i n gn a t u r ea n dd e v e l o p i n gt e c h n o l o g y , s u c ha s ，e a r t h q u a k ep r o s p e c t i n g ，t h e r e s e a r c ha b o u tt h ei n t e r n a ls t r u c t u r eo ft h ee a r t h ，t h ee a r t hd i s t r i b u t i o n ，p e t r o l e u m p r o s p e c t i n g ，t h ea c c u r a t ed e t e r m i n a t i o no f t h ep o s i t i o na n ds h a p eo ft h et a r g e t ，t h e r e s e a r c ha b o u tt h e d y n a m i cp r o p e r t yo ft h em a t e r i a l ，e t c n o w t h e d y n a m i c i d e n t i f i c a t i o no f f l a wi sb e c o m i n ga na c t i v es u b j e c t & t h e a p p l i e dm e c h a n i c s t h e g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) ，w h i c hs i m u l a t e st h ep r o c e s so f b i o l o g i c a le v o l u t i o n ， i sa ns e l f - o r g n i z i n ga n ds e l f - a d a p t i n ga r t i f i c i a l l yi n t e l l i g e n tt e c h n o l o g yu s e dt of i n d t h em i n i m u mo rm a x i m m n g a w h i c hs i m u l a t e st h et h e o r yo fn a t u r a ie v o l u t i o no f d a r w i na n dt h et h e o r yo fi n h e r i t a n c ea n dv a r i a t i o no f m e n d e l ，h a sas o l i db i o l o g i c a l f o u n d a t i o n ；g a ，w h i c hp r o v i d e st h ei n t e l l i g e n ts i m u l a t i o nf r o mt h e p o i n t s o f i n t e l l i g e n tp r o c e s s ，h a sac l e a rm e a n i n go fk n o w a b i l i t y ；g a ，w h i c hi s f i tf o ra n y f u n c t i o nt h a rc a l lb ee x p r e s s e do rc a nn o tb ee x p r e s s e d ，h a sa p r o p e r t yo fp a r a l l e l i n g c o m p u t a t i o n t h a tc a l lb er e a l i z e d ；g a ，w h i c hc a nr e s o l v e a n yp r a c t i c a lq u e s t i o n ，h a sa g r e a ta p p l i e dv a l u e s o ，i nt h er e c e n tt e n so fy e a r st h es c h o l a r so ft h ew o r l dh a v e m u c hm o r ei n t e r e s ti ng at h a ne v e r i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t w os u b j e c t s ，w h i c ha r eg e n e t i ca l g o r i t h mo ft h ea c o u s t i c i d e n t i f i c a t i o no ft h et w od i m e n s i o n a lf l a wi nv i e wo f t h e p e n a l l vf u n c t i o na n dg e n e t i c a l g o r i t h mo f t h ei d e n t i f i c a t i o no fac r a c ks i t u a t e di nas t r i p ，a r em a i n l yi n v e s t i g a t e d t h em a i nc o n t r i b u i o n sa r ea sf o l l o w s ： t h ep r o b l e mo fi d e n t i f i c a t i o no ft h es h a p eo ft h et w od i m e n s i o n a lf l a wi n 氆e a c o u s t i cw a v ef i e l du s i n gg e n e t i ca l g o r i t h mi nv i e wo f p e n a l t yf u n c t i o ni ss t u d i e d + f i r s t l y , as e to f n o n l i n e a ri n t e g r a le q u a t i o nf o r m a t i o no fa c o u s t i cw a v e s c a t t e r i n gf i e l d a n d p e r t u r b a t i o nf u n c t i o no f t h em e d i aa r ed e r i v e d f u r t h e r m o r e ，t h e p r o b l e mo f f l a w i d e n t i f i c a t i o nt h 鑫ti sc a r e df o ri st r a n s f o r m e dt ot h ei n v e r s i o na b o u tt h ep e r t u r b a t i o n f u n c t i o n f i n a l l y , al o to f i d e n t i f i c a t i o nr e s u l t sa r cp r e s e n t e di nt h ec a s eo ff a rf i e l d m e a s u r e m e n t sa n d b a c k g r o u n ds c a t t e r i n gu s i n gt h eg e n e t i ca l g o r i t h m a b s t r a c i t h en o v e li d e n t i f i c a t i o nm e t h o do fs i n g l ec r a c ks i t u a t e di nas t r i pa n dp a r a l l e l w i t ht h eb o u n d a r i e si ss t u d i e d t h er e l a t i o nb e t w e e nt h ep a r a m e t e r sd e n o t i n gc r a c k a n dt h er e f l e c t i o no rt r a n s m i s s i o nc o e f f i c i e n tw i t ha ni n c i d e n ta c o u s t i cw a v ei sf i r s t d e d u c e d a n dt h e n ，t h ec r a c ki si d e n t i f i e db ym e a n so fg e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) t h e i d e n t i f i c a t i o nr e s u l t si n d i c a t et h a tg ah a sm u c h h i g h e ri d e n t i f i c a t i o na c c u r a c y t h en o v e l i d e n t i f i c a t i o nm e t h o do f t w oc r a c ks i t u a t e di nas t r i pa n dp a r a l l e lw i t h t h eb o u n d a r i e si ss t u d i e d t h er e l a t i o nb e t w e e nt h ep a r a m e t e r sd e n o t i n gc r a c ka n dt h e r e f l e c t i o no rt r a n s m i s s i o nt o e 伍c i e n tw i t ha l li n c i d e n ta c o u s t i cw a v ei sd e d u c e d k e yw o r d s ：f l a w , i d e n t i f i c a t i o n ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，a c o u s t i cw a v e ，q u a n t i t a t i v e n o n d e s t r u c t i v et e s t 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得石家庄铁道学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示了谢意。 签名：丝日期：兰坚 关于论文使用授权的说明 本人完全了解石家庄铁道学院有关保留、使用学位论文的规定， 即：学院有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校 可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手 段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：握导师签名：三圭j 岛期：竺! 兰 第一章绪论 1 1 选题的背景和意义 第一章绪论 目前，缺陷动态识别在自然探索和技术开发方面有着广阔的应用前景，在 地震勘探方面，人1 r n 用弹性波的传播、反射和折射来研究地球内部结构、地 球分布和勘探石油资源等；在雷达和声纳技术中，利用电磁波和声波的反射准 确的确定目标的位置和形状；用高速撞击产生的应力波研究材料的动态性能。 缺陷动态识别的研究已经成为当今应用力学研究领域极为活跃的前沿课题之 一。 自然介质和工程材料中缺陷的存在，必然会影响材料和结构的宏观力学行 为。而从工程应用的观点来看，大量的波的散射问题都是力学的反问题，即通 过测量波的散射数据反推：( 1 ) 确定发射源问题，( 2 ) 确定散射体的位置，大小 和方位等问题。因此，波动问题和力学反问题的研究近些年来成为工程力学研 究中的重要组成部分。 波的散射问题涉及到三个方面：声波散射、电磁波散射和弹性波散射。而 且这些散射问题应用到缺陷识别中，已经解决了大量的实际问题，取得了十分 丰富的研究成果。反演问题亦可认为是误差最小化问题，这个问题与许多最优 化设计有共同之处，即涉及到优化方法的运用，优化方法很多，而目前较为崭 新的优化方法是遗传算法，人工神经网络方法及小波分析方法等。本文即尝试 运用遗传算法对声波的缺陷识别问题做些工作。 1 2 波的散射在缺陷识别中的应用 1 2 1 声波缺陷识别的研究概况 历史上研究声波或超声波的动力，不仅在于大自然中声波的普遍存在，还 在于对自然现象的发现和阐明；而更重要的是发现了声波有广泛的可用性。声 波无损探伤是以声波作为采集信息的手段，在不损坏被检对象的情况下，探测 其内部的缺陷。射入固体内部的声波，遇到缺陷或界面( 如金属中的杂质或气 一1 一 第一章绪论 泡等) 时，部分发生反射，可根据透射波和反射波的比较( 如波形等) ，相当准 确的确定缺陷的位置和大小。因超声波对固体有较大的透入能力，故在探测深 度方面较其他探伤法( 如x 射线探伤，v 射线探伤) 更为优越，因而超声波在 工程及其它领域中有着重要的应用价值。 对声波传播信号的分析己，。泛地应用在复合材料的损伤识别中。对于由塑 性树脂及脆性纤维加强层紧密结合而成的复合材料，因为树脂源于液体形态， 这就使得复合材料的组成成分无需机械加工而可以形成最终的复合形式，纤维 增加了复合材料的刚度和强度，并且抑制裂纹和缺陷的扩散。在复合材料受载 过程中，材料中存在的一系列缺陷将会扩散并导致声波散射信号的产生。h i l lr 等【l 】考虑了有关复合材料的声波散射源问题，以及散射与基本的损伤类型的关 系。声波传播信号的某些特征( 如波的幅值、频率、脉冲数等) 通常被用来识 别损伤的类型。近来，一些时频分布技术( 如小波变换和c h o i w i l l i a m s 分布) 也已应用于损伤识别中。这些方法的一个共同的特征就是：对损伤的分析是建 立在声波本身的传播信号的基础之上，然而，这种信号并不是波的散射源信号， 因为散射源的信号已受到传输路径的影响而幅值有所改变，真正的有关损伤的 信息隐藏在所传输过来的信号里。为揭示有关损伤的直接相关的信息，z h e n g 和 b u c k l e y 等 2 1 提出了盲解卷积法。这是建立在倒频谱技术基础上的频域方法，应 用这种方法，对声波的传播信号进行了重新调幅，并且揭示了有关散射源的信 息，这样就能够进行损伤识别，文献 2 】中把这种方法应用在纤维增强复合材料 中的特殊损伤模式的识别，并且提供了原始的实验数据以验证这种方法的正确 性。对于由高级复合材料薄板建成的结构，在设计这些结构中，低速的冲击损 伤是一个重要问题，因为这种损伤大多隐藏在薄板内部而不能由视觉观察出来， 那么有必要研究出一种冲击监控技术来对易于受到冲击的复合材料结构进行随 时诊断。s u n gd a e u n 等口j 讨论了对冲击所作用位黄的探测过程，在探测过程中， 用传感器( 运用改进的神经网络原理) 探测出所产生的声波散射信号，为提高 基于冲击识别方法的神经网络的精确度与可信度，应用了l e v e n b e r g m a r q u a r d t 算法和一些归纳方法，这项研究不仅关注于从传感数据来确定冲击位置，并且 还运用时频分析方法( 如小波变换) 来测量声波散射信号的频率以确定冲击损 伤的存在性及程度。k i ms e u n gj o 等1 4 j 运用复合材料结构的冲击声音来确定一种 新的无损检测系统敲击声系统( t s a ) 的可行性，t s a 通过提前计算好的安全 结构的声音数据和敲击声的比较来检测结构中损伤的存在与否，在结构。卜的敲 2 第一章绪论 击被模拟为冲击问题，并且用有限元法解答了这一冲击问题，声音数据的计算 是建立在共轭有限元和边界元法的基础上，为从这些冲击声中提取特征信息， 提出了两种特征信息提取方法，结果表明冲击声能够用来进行复合材料薄板的 损伤识别。 在齿轮传送系统的预防性维修中有着重要的进步，这种进步体现在精确的 机器安全状态诊断系统的研制中。这样一种诊断系统利用的是从齿轮传送系统 传过来的声波信号或振动信号，利用这些信号可以对齿轮磨损或损伤状态进行 动态评估，并预测齿轮的剩余寿命。这种安全诊断能力对于有效的机器操作及 在严重故障发生之前提出警告是必需的。c h o y 和m u g l e r s 1 分析了运用振动信号 来进行安全监控和齿轮传送系统诊断的过程，这个过程包括三个方面，首先， 对具有单一和多个齿轮牙损伤的齿轮传送系统进行动态的数据模拟，其次，应 用小波变换和w i g n e r v i l l e 分布( w v d ) 进行损伤识别，应用产生的振动信号 对损伤的齿轮牙进行定量分析，最后，对齿轮的多种故障阶段的实验数据应用 w v d 和小波变换方法，不论是数值模拟的还是实验检测的传送系统，这个过程 都成功的检测出齿轮缺陷的所在。 许多标准的无损检测系统运用超生波的脉冲响应技术来确定结构中缺陷的 位置，这些技术依靠缺陷对声波能量的散射，对缺陷定位通常需要两个或更多 的检波器，w uj u n m 和s p i l l m a n 等1 6 】提出了结构损伤识别的另一种方法，这个 方法应用了开槽波导和单向声波波导，而且只用了一个声波检波器就可以对缺 陷进行定位。 r o u s s e a u 等】在音频波场的基础上提出了- - 0 e 裂纹识别的方法，并把该方法 应用于梁的损伤识别当中，在梁的横截面中有一不扩展的环形裂纹，根据在梁 的任意一点作用的载荷来计算裂纹两边的波场，并推导出作为频率和裂纹深度 函数的折射矩阵的表达式，通过一系列传感器的过滤结果得到波的折射系数来 模拟存在裂纹的梁的折射波，由此裂纹识别的反演问题得到了解答。 对于桥梁的损伤检测和定位有许多种不同的无损检测方法( n d t 、n d e ) ， w a n g 等【8 j 对一般的桥梁结构及其损伤类型进行了分类，对于损伤、桥梁结构和 n d t 、n d e 之间的关系进行了总结，给出了许多无损探伤技术网上来源，这些 来源中就涉及到：基于振动为基础的损伤检测方法在一定程度上是成功的，并 且低频振动能够详细识别那些局部的损伤区域。 第立绪论 1 2 2电磁波缺陷识别的研究概况 电磁波无损探伤技术应用也很广泛，涉及到工程、航空和医学等多个领域。 l i u 总结了5 2 篇有关桥梁、结构和高速公路等先进设计的会议论文，其主题涉 及到用电磁波检测桥墩及其它桥体的损伤情况。g h o s h 等i l 总结了有关结构问题 的8 2 篇论文，其中涉及到用电磁波对系统结构进行评估的问题。 g e i t h m a n 等 1 i 】总结了3 1 篇有关对飞机、航天器等进行无损检测的论文，其 中涉及到对电磁波折射的应用。而在保健业中，医护及研究人员关注的是现代 医疗设备及多种电磁能源之间不利的相互干扰，t o w n s e n dd a v i d 【l2 j 提出了从技术 和法律上减少电磁波干扰的成功范例。 b a n k s t 3 l 把电磁无损检测系统应用于二维区域的材料损伤识别，在最小二乘 方法中引入磁通量，讨论了基于变换方法的参数测定技术，在近似模式中应用 了有限元伽辽余方法，给出了计算得出的理论收敛结果，并把结果应用于数值 实验以验证该模式的有效性。 1 2 3 弹性波缺陷识别的研究概况 弹性波动理论是无损检测的重要基础，是当今应用力学研究领域极为活跃 的前沿课题之一，其研究范围十分广泛，以下只作简要列举。 地震反问题的研究给经典弹性理论注入了活力，它是力学与交叉学科( 地 球物理学、地质学、应用数学等) 的高难课题，地球物理，特别是地震勘探， 实质上可归结为反问题的研究，它通过接收的波场信息来重建地层及岩层构造， 已达到油气识别和勘探开发的目的，反演因其不适定性而较正演的难度要大。 杨慧珠、刁顺1 1 4 探讨的弹性波反演是理论和应用的前沿课题，该文将测量波场 抽象为数据空间元素d ，d 与模型空间元素m 成非线性关系，利用高斯概率密度 可描述d 、m 的分布规律，其最j b - - 乘解代表反演极大似然解估计m ，针对非均 匀弱散射情形，由弹性动力学可得出散射场与模型参数之间的关系。杨文采【1 5 】 讨论利用三维反射地震数据进行波场反演的一种方法，旨在取得高分辨率的地 球模型，这种方法用b a c k u s g i l b e r t 的理论构造波动方程非线性反问题的逐次线 性化迭代格式，用逆散射原理导出泛函的f r e c h e t 导数，并用最佳折衷准则求解 线性化后的方程组，根据迭代过程中不断提高分辨率的思想和减少计算成本的 原则，设计了可供实用的反演算法流程。张剑锋 1 6 1 研究了弹性波反演的数值解 第一章绪论 法，通过不断构造拟震源，变换优化解法目标函数，使得对任何初始背景计算 都能收敛于真实解；该方法不仅解决了优化法的收敛问题，还通过改变目标函 数曲i 面的性态，提高了收敛速度。 弹性波在射入构件后在样本中传播直至弹性波完全转化为热量，缺陷的存 在会引起局部耗能的增加，随之而来温度就会上升，因此入射弹性波的调幅会 使缺陷转变为热力波散射体，这种散射信号由构件表面的调幅频率同步温度记 录仪所检测到，z w e s c h p e r 等i l7 j 对飞行器构件( 如螺纹接合、铆钉等) 进行了检 测，表明这种同步温度记录仪可以在几分钟内实现远程维护检测。 1 3 反问题的数值反演方法 按反演方法对非线性反问题的线性化程度不同，可分为三类：( 1 ) 线性化反 演方法，例如b o r n 近似、r y t o v 近似及层析成像等；( 2 ) 迭代线性化反演方法， 将非线性问题化为一系列的线性问题进行求解，例如摄动反演方法；( 3 ) 非线性 反演方法，不引入任何近似假定，直接对非线性问题进行求解，例如，确定性 搜索局部优化反演方法( 梯度法、牛顿法及在此基础上构造的共轭梯度法、高 斯一牛顿法、变尺度法和松弛法) 、非确定性搜索优化反演方法( 模拟退火法和 遗传算法) 、神经网络反演方法、同伦延拓反演方法及多尺度反演方法。这些反 演方法都有自己的特点和相应的适用范围，在工程实际中也都有不同程度的应 用。 b o r n 近似和r y t o v 近似适用的前提都是弱散射介质，如果将实际非均匀介 质看成是背景介质与扰动介质的叠加，则b o r n 近似和r y t o v 近似仅适用于扰动 介质小于背景介质2 5 的弱散射介质，对强散射介质，线性化反演方法受到局 限。 确定性搜索的基本原理是从一个给定的初始点开始，沿最速下降方向进行 搜索，其所得解不一定是我们欲求的全局最优解，而仅是初始解附近的局部极 值解，只有当初始解位于整体最优解附近时，才有可能求得全局最优解。 基于传统蒙特卡洛( m o n t e c a r l o ) 随机搜索方法发展起来的非确定性搜索方 法，如模拟退火方法和遗传算法，其计算效率较传统m o n t e c a r l o 方法已成倍提 高，且不依赖任何先验知识及目标函数的导数信息，搜索到目标函数的全局最 小值，在理论上这是比较理想的反演方法，但就目前计算机发展水平，这种反 第一章绪论 演方法的计算工作量还是非常巨大，且反演方法还存在一些问题使得搜索全局 最小值的目的并不定总能实现，例如，遗传算法中的“早熟”问题，停j 卜传 代的控制问题等，同时，遗传算法和模拟退火方法虽然具有搜索全局最优解的 能力，且不依赖初始点的选择，在远离全局最优点时，搜索效率很高，但在接 近最优点时，搜索效率反而下降，这一特点与局部优化方法形成对照，为了充 分发挥各自的优点，将遗传算法、模拟退火方法及各种局部优化方法相互嫁接 形成各种混合方法近年来越来越受到重视。 人工神经网络反演方法从人工智能和模式识别领域引入到反问题的参数反 演中，具有不同于其它方法的独特特点，神经网络的非线性体现在其网络结构 上，神经网络的反演输出不是随机搜索的结果，而是通过智能分析或经验推广 而获得，神经网络经过“训练”后，就具有了智能分析的特征，对于给定的输 入数据，神经网络经过智能分析就能输出满足数据拟合差最小的模型数据，如 果不计及对神经网络进行训练的时间，神经网络反演方法的效率是所有反演方 法中最高的，但神经网络反演方法的可靠度取决于神经网络的结构设计和利用 大量的已知经验对网络的精心“训练”，而这又取决于人的经验和智能，同时， 在网络结构确定的情况下，神经网络反演方法的主要工作是确定网络的连接权 值，而连接权值的确定原则是网络能量函数趋于最小，由此可见，最终问题仍 是一个优化问题，则确定性和非确定性搜索优化方演方法在神经网络方法中占 有重要的位置。 迭代线性化反演方法是介于线性化反演方法和完全非线性化反演方法之间 的反演方法，从对不适定性和非线性处理的顺序上可分为正则一牛顿法和牛顿一 正则法：从迭代进行的域上可分为时域迭代和频域迭代，迭代反演方法的共同 点是将非线性问题化成一系列的线性问题，通过反复迭代不断修改初始解，其 反演结果强烈地依赖于初始解，由于反演结果对初始值的敏感性以及非线性迭 代初值空间的分形特征，这种反演方法不一定能够成功，但迭代线性化反演方 法的计算工作量一般较非线性反演方法要小，如果能充分利用对问题的先验知 识，则是一个非常实用的反演方法。 同伦反演方法可看成是对迭代线性化反演方法的一种改进，它通过构造 族同伦映射，克服了迭代线性化方法的局部收敛性和对初始解的依赖性，但这 种改进是以增加计算成本为代价换来的。 多尺度反演方法将复杂非线性问题分解到不同的尺度上，利用大尺度上问 第章绪论 题得以简化，简易求解的特点，先在大尺度t 求解得到原问题的一个近似解， 再通过不同尺度上的校正，最终得到原问题的解。小波分析技术的产生和迅速 发展，大大推动了多尺度反演方法的应用，小波分析的基本思想是用一族被称 为小波的函数去逼近待分析的函数，小波甬数是通过对小波母函数进行一系列 伸缩和平移处理而得到的，它包含一系列尺度，在每一个尺度上，有尺度空间 和小波空间，它们对应着函数的低频和高频成分，小波变换方法可以将函数分 解到不同的尺度上，从而待求解的非线性反演问题被分解为不同程度上的反演 问题，由于小波变换存在快速算法，使得多尺度反演方法在提高反演精度的同 时，计算效率也大大提高。 目前在反演方法的研究中有一个值得注意的现象，就是多种反演方法的综 合运用，如进化计算与神经网络的结合，神经网络与小波的结合，遗传算法与 局部优化方法的结合等，这些方法的综合运用，可以取长补短，充分发挥各自 的优点，从而达到最佳的反演效果。 今后反演方法研究的重点将集中在非均匀介质、大扰动介质和非弹性及各 向异性介质。在非均匀介质中，波的传播路径是弯曲的，现有的一些方法由于 直射线近似的限制产生较大的反演误差，时空域投影密度补偿反演对改善这种 误差有一定作用，对于介质参数的大扰动情况，虽然在波函数局部理论和广义 射线近似下，建立了一些有效的反演方法，但还有许多问题需要深入探讨，在 实际工程应用中，介质往往不是完全弹性的，因此，针对各向异性介质、黏弹 性介质和双相介质的反演方法的研究将会受到关注。 以下就损伤识别中几种典型方法的研究概况作一列举。 1 3 1 有限元方法在损伤识别中应用的研究概况 有限元方法在工程中的应用极为广泛，是有力的计算工具。 朱华锋等利用逆分析法对二维弹性构件中未知位置及大小的缺陷的识别 作了研究，在缺陷识别中，给出了如结构体一些内部点的应力或应变等补充信 息，利用边界元与非线性优化技术相结合，确定了二维弹性体的内部缺陷，分 析了典型缺陷，如圆孔形及椭圆形的情况，算例分析结果证明了此方法的有效 性。 陈欣、刘泽民【撺1 从一般情况出发，提出了一种利用结构实验模态参数与子 结构有限元模型，识别结构多层结合部刚度与阻尼参数的方法，当结合部模态 第一章绪论 向量分别为可测，部分可测或不可测时，给出了相应的识别算法，特别地，当 结合部模态向量为可测时，其识别算法无任何矩阵求逆运算，算例表明，该方 法具有满意的识别精度。 m a h n k e n l 2 0 提出了一种热弹性损伤模态的参数识别算法，在这种算法中，考 虑状态变量( 如应力、应变、损伤变量和温度等) 是非均匀分布的，运用有限 元方法对由实验数据和模拟数据组成的最小二乘函数进行最小化，为提高最小 化过程的有效性，引进了以梯度为基础的优化算法，结果表明对非均质热荷载 剪切问题的有效性。 有限元方法是重要的工程计算工具，其常与其它优化方法( 如神经网络方 法，遗传算法，共轭梯度法等) 相结合应用于力学反问题当中，对损伤进行有 效识别。 1 3 2 神经网络方法应用于损伤识别的研究概况 神经网络是由大量神经元以一定结构连接而成，用来完成不同智能处理任 务的大规模复杂系统，利用神经网络方法可以进行多种损伤识别。 为了使碳纤维加强塑性材料有更广泛的应用，对损伤，特别是层向损伤( 如 横向裂纹、脱层、纤维一基质不结合等) 应进行简易而经济的检测，并设计合理 的无损检测实验方法，b e n 和n i s h i 等【2 l 】提出把神经网络方法应用于碳纤维加强 塑性材料薄板梁的损伤识别中，并讨论了这种方法的精确性和有效性，结果表 明，对于这种梁的第一阶段的损伤估计，神经网络方法是一种有效而实用的无 损检测方法，虽然神经网络使用了迭代计算，但这种网络适于区域测量，而且 这种损伤识别是通过简单的操作和运算进行的。r l a i m 和l e e 2 2 1 检验了用人工神 经网络及系统识别技术对复合材料结构损伤的存在性及程度进行检测的可行 性，在这篇文章中所提出的方法包括训练和识别两个阶段，在训练阶段，具有 不同类型损伤的各个结构被选为各种模式，根据损伤的位置和程度，这些模式 被分为不同的类别，于是，用系统识别方法提取出变换函数作为结构系统的特 征，把这些变换函数输入多层感知器( m l p ) 作为训练的输入模型，而这个m l p 就成为了分类器，在识别阶段，某一结构被归类于训练系统中最接近的类别i 之后该结构的损伤就被识别出来了，数值实验结果表明了该方法的有效性。 结构损伤识别以及用光学成像原理进行的光扩散介质( 如人类的组织器官) 异常结构的识别都需要解答高度复杂的反演问题，运用人工神经网络( n n s ) 解 一r 一 第，章绪论 答这两种问题时，n n s 是相似的，即，适合于解答其中一种问题的n n s 也适合 于解答另一种问题，k i my o n g 等【2 3 】就这方面的问题作了研究，因为在损伤识别 问题中，用径向基函数前馈反向传播神经网络方法和损伤梁的自然频率可以识 别损伤参数，而在光学成像问题中，用放置于组织器官周围的许多近红外线光 源来观察和显现该组织的情况，组织器官中的异常结构会对光的强度( 在组织 边界接收) 有影响，通过研究这种影响来识别异常结构的位置和大小，所以， 在正演问题中，用有限元方法解答了光学成像问题，其结果用于n n s 的训练和 测试，则在反演中，训练过的n n s 就可用于确定异常结构的位置和大小。 y s o up o y u 等【2 4 】提出了一种崭新的用于离散结构系统的动态识别方法，即用 反向传播神经网络通过动态特性( 特征值等) 的变化来识别系统的损伤参数( 位 置及程度) ，这个神经网络由三层子网络构建而成，这些子网分别执行模式输入、 损伤位簧识别和损伤程度识别的任务，该文就两种多裂纹系统讨论了这种方法 的有效性和局限性。 对庞大而复杂的结构( 如船) 进行可见度的检查是困难而价格昂贵的， z u b a y d i 等1 2 ”提出了一种神经网络方法用于船体结构周围船壳的损伤识别问题， 并把船壳模拟为一种加强板，输入神经网络的是结构振动响应的自动关联函数， 通过应用结构的有限元模式来得到这种响应，网络的输出是由损伤和部分恢复 力叠加形成的单一函数，这个函数可用于识别损伤的存在性及程度和位置，结 果表明该方法是成功的。 于德介等【2 6 】提出了一种基于b p 神经网络的结构破损诊断方法，该方法以结 构破损前后柔度的变化作为破损诊断的网络输入，为了解由于系统响应样本数 据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊断的影响问题，对网络训练样本采 用广义空间格点进行了变换，模拟算例及应用实例均表明，该文方法能准确诊 断结构破损位置与严重程度，是一种有效的结构破损诊断方法。王颖、刘贵立口” 将板的固有频率同人工神经网络相结合，应有到板的结构损伤诊断研究中，建 立了点支承悬臂矩形板的固有频率与结构损伤程度和损伤位置诊断的人工神经 网络模型。苏娟、陆秋海 2 8 】为了探索一种可能的结构损伤在线监测方法，是结 构损伤动态识别的研究更具工程实际意义，以工程上常用的截面开口槽形梁为 试件，用试验模态分析与神经网络法相结合的方法，研究了位移频响函数指标、 应变频响函数指标和模态频率指标在结构损伤定量辨识中的灵敏性。杨建良、 郭照华| 2 引以探测机敏复合材料与结构内应变、应力及损伤等物理状态的位置信 第一章绪论 息为目的，提出了一种新颖的可内埋于材料与结构内作为结构状态监测用的强 度调制型光纤传感阵列网络，并采用人工神经网络来处理传感阵列输出的并行 分布式传感信号，阐述了适用的k o h o n e n 网模型及其变化模式，给出了仿真试 验结果。 动力系统在运行过程中，会产生诸如结构约束的松弛，内部裂纹的出现等 问题，这些问题会引起结构动念的变化，陈书婵、石立华口0 】将压电陶瓷片布置 在结构表面，可以监测其动态特征及其变化，进一步辅以计算机人工神经网络 技术，可以识别引起结构动态变化的原因和约束松弛的位置。徐宜桂 3 1 论述了 使用神经网络求解结构动力学反问题的基本原理和方法，并针对b p 神经网络在 使用中存在的主要问题，提出了网络快速学习算法，以及训练样本正交处理方 法和反解结果精度的自适应修正等一系列解决方法，应用所述理论进行了设备 动态诊断的数值仿真和试验研究，结果令人满意。 1 3 3 小波方法应用于损伤识别的研究概况 小波方法具有良好的时频局部化特性，对其的应用研究正在兴起。 王健等 3 2 1 对各类模式试样以线阵列方式采集了宽频带波形及其信号参数， 根据其波形、信号参数、频谱及小波谱的特征，筛选出六类1 3 0 0 个样本数据， 并应用小波谱为特征向量的人工神经网络研究了与复合材料主要损伤机制有关 的六类声发射信号的识别技术及能力，经训练的神经网络对六类信号正确识别 率达到9 0 4 以上。该方法用于三种试样的破坏过程分析，获得了满意的结果。 齿轮是机械设备中最常见的传动部件，同时也是一种易损件，苏恒【33 l 研究 了利用电机定子电流实现电机驱动轴( 驱动齿轮传动系统) 扭振的间接测量的 方法，并研究由此得到的扭振信息，辅之由直线加速度计测得的与扭振有关的 信息，来诊断齿轮的故障的方法，该文首先应用振动机理，利用安装在轴承座 上的加速度传感器监测齿轮的径向振动，拾取由于齿轮损伤而产生的异常振动 信号，作者所设计的实验系统包括系统的驱动装置、传动装置和加载装置，利 用电流传感器和直线振动加速度传感器拾取定子电流信号和振动信号，最后， 作者使用谱分析、包络分析和小波分析对所测得的信号进行处理，对齿轮的故 障特征进行识别。 由于钢丝绳无损检测的传感器和硬件检测装噩已基本趋于成熟，张东来1 3 4 1 在全面分析了国内外钢丝绳无损检测技术历史及现状的基础上，针对钢丝信号 一1 0 第一章绪论 的特点，确定了以“与钢丝绳断丝损伤定量相关的特征量提取和有效的识别算 法”为基础的研究方向，首先，建立了基于“虚拟平台”的钢丝绳监测装置， 解决了采样信号的高速传输等问题，同时完善了钢丝无损监测的软件平台，提 供了开放式的数据接口，为断丝的定量识别作了环境卜的准备，针对线圈传感 器的输出信号与速度有关和等时采样中数据产生“拉伸”与“压缩”现象的实 际问题，该文深入地分析了小波对信号的采样过程，针对钢丝信号的特点，提 出了空间自适应阈值的断丝划分方法，在空间域中较清晰地将损伤信号从原始 信号中分离出来，最后，该文选用了小波网络作为进行断丝定量识别的工具， 以所提取的钢丝信号在空间和小波谱上的特征作为输入层，从网络的输出层得 到了良好的定性和定量损伤信息，并针对定性和定量检测的特点提出了两种合 适的小波网络结构，为钢丝绳断丝的定量检测提供了有效的分析途径和研制方 法，也为相关领域的无损检测技术提供了有益的参考。宋大雷、徐殿国 3 5 1 论述 了采用漏磁通法监测钢丝绳局部损伤的原理和方法，并将小波理论有效地用于 检测信号和处理中，用来确定局部损伤的位置，识别内外部断丝。 在模具自由曲面数控加工中，一旦出现加工故障，将产生加工废品，甚至 可能损伤数控机床等贵重设备，造成巨大的经济损失，许树新p6 j 详细分析了数 控加工中的过切现象，提出了过切模型，建立了临界过切体积的数学表达式， 采用小波分析技术，对曲面过切及刀具破损进行了实验研究，在小波分析的不 同频段上提取出各自的故障特征，根据瞬变性故障特点，提出了利用小波变换 进行阈值自动设定技术，在深入研究缓变性故障特性基础上，首先应用小波能 量法对此类故障进行了有效表征，提出了识别切入、切出工况的新思路，解决 了监控系统中故障现象和加工条件改变的统一定量描述问题。 高宝成、史铁林1 37 j 利用小波分析技术系统地对简支梁裂缝位置进行识别， 从理论上进行了系统分析和四阶矩阵利用小波分析具有识别突变信号的特点， 有效的识别出裂缝存在的位置，尤其是那种不易察觉的损伤，通过分析及仿真 计算，获得了满意的效果，在桥梁故障诊断中具有很高的使用价值。n a l d i g i o v a n n i 等1 3 8 】把小波变换应用于固体力学的研究中，其目的是得到一种结构静 态和动态分析的基于小波为基础的自适应方法，利用小波变换的空间局部特性 进行了损伤识别问题，通过对响应的小波分解的系数值来观察解的变化规律， 最后概括了该方法对裂缝识别问题的价值。 第一章绪论 1 3 4 遗传算法应用于损伤识别的研究概况 结构的损伤识别和结构优化设计是结构工程领域中的两个引人注意的课 题，从总的研究水平来看，这两个课题在理论研究和计算方法卜+ 已经取得了很 大的进展。遗传算法是近年来发展起来的模拟生物进化过程的非数值优化算法， 在许多领域得以成功应用，被证明有极强的全局寻优能力，被证明有极强的全 局寻优能力，它的优点在于，计算时不受问题本身复杂程度的限制，目标函数不 需要满足连续、单峰、可微等条件。刘霞【3 引将遗传算法应用于结构的损伤诊断 领域，其研究结果表明，非数值优化算法能够应用于工程领域的损伤诊断和优 化设计问题，它能解决很多常规方法无法或难以解决的问题，因此它具有很大 的潜力和良好的应用前景。 利用试验得到的振动参数评估结构的破损情况，是当前结构工程学科十分 活跃的领域，易伟建、刘霞【4 。j 引入遗传算法处理振动参数，进行结构的损伤诊 断，为了让遗传算法更适用于结构工程损伤诊断领域，提出了多父体变量级杂 交和变量微调等新的改进策略，并运用于固端梁的损伤诊断，取得了满足工程 要求的结果，在识别过程中，遗传算法用到的信息有前二阶固有频率和其相应 的振型及前三阶固有频率和第一阶振型，充分说明了遗传算法可在已知信息不 多的情况下找到最优解，为结构损伤诊断丌辟了一条新路。采用动力学方法进 行结构损伤诊断和参数识别时，结构的边界条件对其动力性能有较大的影响， 为模拟实验条件，易伟建、刘霞【4 l j 提出了合理的假定，并在此基础上，分析采 用牛顿法和遗传算法对混凝土梁板类构件的边界参数进行识别，正确地描述了 边界条件，最后比较了两种方法各自的优缺点。 空间刚架因构件存在损伤区，将导致结构的固有频率下降，当与外激振动 频率接近时，会使结构振动加剧，甚至发生共振，沈成武、唐小兵【42 】通过实数 直接操作的遗传算法，给出求含损伤区梁单刚度矩阵的方法。具有损伤区的梁 单元刚度矩阵是损伤位置与损伤程度的函数，唐小兵、沈成武等【4 3 通过一阶摄 动建立起损伤单元刚度矩阵的变化与结构固有频率变化之间的关系，然后利用 遗传算法和结构前6 阶固有频率改变量识别出空问刚架地损伤位置与损伤程度， 数值计算表明，该方法可以较好的识别梁地损伤。