论文推荐|东南大学张建教授团队：基于数物融合孪生模型与多参数识别的结构性能评估方法
摘要：既有结构由于裂缝等病害及材料属性变化容易导致结构受力发生变化，对结构服役性能评估产生较大影响。现有的结构分析方法对结构非接触感知数据（包含检测与监测数据）考虑相对较少，结构评估结果容易产生较大误差。为此，本文提出了一种融合非接触感知数据及有限元模型的结构服役性能评估新方法。本文的主要的创新点如下：（1）针对重点部位结构内部参数难以获悉的难题，提出了基于子结构与监测数据的结构多参数识别方法，以非接触监测数据为系统输入量、有限元模型计算结果为观测量，通过方差自适应遗忘因子的无迹卡尔曼滤波方法(VAFUKF)实现了支座刚度等多个本构参数识别。（2）针对裂缝检测数据与混凝土局部结构退化性能模型难以确定的难题，本文提出基于裂缝智能检测数据及裂缝力学模型的结构局部刚度折减方法，基于钢筋与受拉区混凝土之间的粘结应力分布及力学平衡关系，将实测裂缝宽度引入力学模型并求解裂缝区域刚度折减系数，实现混凝土结构局部裂缝区域刚度更新。最后基于上述的结构参数和局部刚度折减系数更新有限元模型中，实现非接触感知数据与有限元模型深度融合，最终实现结构服役性能评估。通过钢筋混凝土框架结构验证本文所提方法的可行性。结果证明，本文所提出方法实现了“非接触感知数据-有限元模型”深度融合，为在役结构安全性能评估提供新的范式。
