剪切型框架损伤定位的比较讨论摘要: 在结构损伤识别中，首先判别损伤位置，然后识别损伤程度的分步损伤识别方法，能够达到有效识别结构损伤的目的，因此，损伤定位在损伤识别中具有重要地位
本文针对剪切型框架结构，分析比较了利用结构振型曲率、残余力向量、结构柔度矩阵和结构一阶振型斜率改变判别结构损伤位置的效果
讨论表明，由结构振型曲率的改变不能正确识别结构损伤位置；由结构的残余力向量能够识别结构损伤位置，但需要预先获得结构完好状态下的刚度矩阵；由结构柔度矩阵的改变能够识别结构损伤位置，但必须获得结构完整模态，包括难以准确测得的结构高阶模态，否则可能会造成漏判误判损伤；利用结构一阶振型斜率的改变能够有效克服上述缺点，简便、准确的识别结构损伤位置
关键词: 损伤定位; 剪切型框架; 振型曲率; 残余力向量; 柔度矩阵; 一阶振型斜率引言神经网络方法[1]和遗传算法[2]是目前在结构损伤检测中被广泛采纳的方法
通过损伤指标和结构损伤组成的训练样本对神经网络进行训练后，神经网络能够有效识别出结构损伤
但当结构的未知参数很多时，同时识别出损伤位置和损伤程度所需训练样本急剧增加
例如，当结构的未知参数为 P，取每个参数的采样点为 L，则训练样本数量为 LP，训练样本数量随着未知参数的增加呈几何级数增加
这不仅造成计算时间大大增加，同时还可能因神经网络的规模太大导致计算效率降低甚至不能收敛
为此，有学者提出了对结构进行分步损伤检测，即首先判别损伤位置，然后识别损伤程度
当判别出损伤位置后，大大减少了待识别参数的数量，从而为后续的损伤程度识别提供方便
因此，损伤位置判别在损伤识别中具有重要作用
在本文中，针对剪切型框架结构，讨论了几种常用的损伤位置识别方法，得到了利用结构一阶振型斜率变化是有效损伤定位方法的结论
1 损伤定位指标1
1 振型曲率结构在弯矩 M(x)作用下的曲率可由下式求得(1)由上式
