基于非线性振动响应瞬时特征的海洋平台结构多层次损伤识别方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51809134
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E1101.海岸工程与海洋工程
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Damage identification is of great significance to ensure the safety of the offshore platform structures. Most of the existing damage identification methods are based on the linear vibration theory. However, the vibration responses of the offshore platform structures usually show nonlinearity in varying degrees, and most of the damages will aggravate the nonlinearity of the structures, which greatly increase the difficulty of the damage identification. The present research project focuses on the damage identification issue of the offshore platform structures based on the nonlinear vibration theory. First, the time-frequency analysis technologies of nonlinear and non-stationary vibration signals will be studied, which is intended to construct a new damage sensitivity index based on the instantaneous characteristics of the nonlinear vibration response. The new index can effectively eliminate the nonlinear interference from the structural system itself and realize the accurate detection and initial location of the structural damages. Based on this, a linear/nonlinear hybrid dynamic modeling method for the damaged structures will be developed. Then a system parameters identification method based on the instantaneous characteristics of the nonlinear vibration response and an adaptive solving algorithm will be proposed, which can achieve accurate location and assessment of the structural damages using incomplete excitation and response data. By using research approaches such as theoretical analysis, numerical simulation and physical experiment, the objective of the present research project is to develop a new method to identify the structural damages in multi levels based on the instantaneous characteristics of the nonlinear vibration response, and also to provide scientific basis and technical support for the structural health monitoring and safety assessment.
损伤识别对于保障海洋平台结构的安全服役具有重大的意义。目前现有的损伤识别方法大多基于线性振动理论,而实际海洋平台结构通常存在不同程度的非线性,且多数损伤的发生亦会加剧结构响应的非线性效应,这极大的增加了损伤识别的难度。本项目将基于非线性振动理论,研究海洋平台结构的损伤识别问题。发展非线性、非平稳振动信号的时频分析方法,构建一种基于非线性振动响应瞬时特征的损伤敏感性指标,排除结构自身的非线性对损伤识别的干扰,准确检测和初步定位结构的损伤;基于此,发展损伤结构的线性/非线性动力学混合建模方法,提出基于非线性振动响应瞬时特征的系统参数识别方法和自适应求解算法,利用非完备的激励和响应数据,实现结构损伤的准确定位和定量。借助于理论分析、数值模拟和物理模型实验等手段,本项目旨在发展基于非线性振动响应瞬时特征的结构损伤识别新方法,实现结构损伤的多层次识别,为海洋平台结构的健康监测提供科学依据和技术支持。

结项摘要

损伤识别对于保障海洋平台结构的安全服役具有重大的意义。现有的损伤识别方法大多基于线性振动理论,而实际海洋平台结构通常存在不同程度的非线性,且多数损伤的发生亦会加剧结构响应的非线性效应,极大的增加了损伤识别的难度。本项目基于非线性振动理论,研究了海洋平台结构的损伤识别问题。探讨了非线性、非平稳信号的时频分析方法,研究了损伤结构振动响应的非线性时频特性,发现结构的损伤会引起振动的瞬时频率和瞬时振幅出现波动以及非线性倍频现象,这些时频特征可用于结构非线性损伤的快速预警;提出了 “分段信号交叉相干函数法”和“短时时域相干函数法”两种非线性检测方法,并基于此构建了多个指标函数用于识别和定位结构的线性和非线性损伤;基于Volterra/Wiener模型的核函数构建了两种损伤判别指标,用于结构线性\非线性损伤的识别;针对损伤识别的“病态”求解问题,提出了一种迭代的总体最小二乘法,在高噪声、希测点的条件下,实现了对结构损伤的精细化识别;除此之外,研究了结构非线性损伤建模及非线性系统非参数化识别方法,为后续结构非线性损伤的深入研究奠定了理论基础。以上研究成果均进行了严格的理论推导、数值和物理模型实验验证,在结构健康监测领域产生了一些新的损伤识别方法,对于推动基于振动测试的结构健康监测技术在重大工程结构中的应用具有重大的科学意义,对于保障海洋油气资源的开发利用具有重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hilbert transform-based nonparametric identification of nonlinear ship roll motion under free-roll and irregular wave exciting conditions
自由横摇和不规则波浪激励条件下船舶非线性横摇运动的希尔伯特变换非参数辨识
  • DOI:
    10.1080/17445302.2021.1954327
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Ships and Offshore Structures
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Sun Wei;Li Yingchao;Jiang Ruinian;Han Yanqing;Weldon Brad D.
  • 通讯作者:
    Weldon Brad D.
A novel multistage approach for structural model updating based on sensitivity ranking
一种基于敏感性排序的结构模型更新多阶段新方法
  • DOI:
    10.12989/sss.2020.25.6.657
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Smart Structures and Systems
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Jiang Yufeng;Li Yingchao;Wang Shuqing;Xu Mingqiang
  • 通讯作者:
    Xu Mingqiang
An iterative total least squares-based estimation method for structural damage identification of 3D frame structures
基于迭代总体最小二乘估计的 3D 框架结构结构损伤识别方法
  • DOI:
    10.1021/acs.chemmater.2c00107
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Structural Control & Health Monitoring
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Li Yingchao;Wang Shuqing;Tapia John;Xia Zhipeng;An Wenzheng
  • 通讯作者:
    An Wenzheng
Structural damage identification using an iterative two-stage method combining a modal energy based index with the BAS algorithm
使用基于模态能量的指数与 BAS 算法相结合的迭代两阶段方法进行结构损伤识别
  • DOI:
    10.12989/scs.2020.36.1.031
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Steel and Composite Structures
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wang Shuqing;Jiang Yufeng;Xu Mingqiang;Li Yingchao;Li Zhixiong
  • 通讯作者:
    Li Zhixiong
基于模型修正的海洋平台结构损伤识别试验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    海洋技术学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    杨彬;李英超;安文正
  • 通讯作者:
    安文正

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其他文献

较大视场超分辨望远成像光学系统设计
  • DOI:
    10.3788/aos202040.1322002
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    王超;史浩东;李英超;付强;刘壮
  • 通讯作者:
    刘壮
不同湿度环境下可见光波段激光偏振特性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    姜会林
一种基于模型修正的海上风电桩基弱化识别方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    可再生能源
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    --
  • 作者:
    李英超;张敏
  • 通讯作者:
    张敏
Efficient removal of cadmium ions from water by adsorption on a magnetic carbon aerogel
通过磁性碳气凝胶吸附有效去除水中的镉离子
  • DOI:
    10.1007/s11356-020-10859-0
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Environmental Science and Pollution Research
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    李英超;周梦琦;Geoffrey I.N. Waterhouse;孙建超;时伟杰;艾仕云
  • 通讯作者:
    艾仕云
数字微镜器件超分辨成像光学系统装调误差影响研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国光学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢思远;王超;徐淼;李英超;史浩东;刘壮;付强
  • 通讯作者:
    付强

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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