基于Volterra级数和递推最小二乘法的结构振动响应非线性特征和损伤识别

来源：计算力学学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：李雪艳,赖煜山,刘恩,刘荣林,赵卫

单位：暨南大学 力学与建筑工程学院 重大工程灾害与控制教育部重点实验室, 广州 510632,暨南大学 力学与建筑工程学院 重大工程灾害与控制教育部重点实验室, 广州 510632,暨南大学 力学与建筑工程学院 重大工程灾害与控制教育部重点实验室, 广州 510632,暨南大学 力学与建筑工程学院 重大工程灾害与控制教育部重点实验室, 广州 510632,暨南大学 力学与建筑工程学院 重大工程灾害与控制教育部重点实验室, 广州 510632

摘要：当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核时,需要输入激励响应和输出振动响应,是一个反问题求解问题。为了避免测试激励响应,本文使用不同测点的振动响应作为输入响应。为了避免矩阵求逆和病态求解问题,提出使用递推最小二乘法。研究了Volterra级数分离的各振动响应成分的特点,然后构建了非线性特征指标,进行非线性损伤位置的识别。为了消除激励位置和输入振动响应位置对非线性特征指标的影响,使用贝叶斯融合对最后的特征指标向量进行融合,最后能准确地识别出损伤位置。通过七层框架结构的多工况分析,验证了所提方法的有效性。

关键词：Volterra级数,递推最小二乘法,非线性特征识别,损伤识别,贝叶斯融合,

基金资助：国家重点研发计划(2019YFC1511004-05);广东省重点领域研发计划(2019B111106001)资助项目.