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【摘 要】对现有的结构损伤检测技术进行了综述，对结构损伤检测技术进行了简要介绍，并根据其特点指出了其适用环境和优缺点，最后，对今后结构损伤检测技术的发展方向做了展望，以促进结构损伤检测技术的研究。
【关键词】结构健康监测；损伤识别方法
Development Status of Structural Damage Detection Technology
Li Rui-gang
(Inner Mongolia Genhe City Audit Bureau Genhe Inner Mongolia 022350)
【Abstract】Existing structural damage detection techniques were reviewed, on the structural damage detection techniques are briefly introduced, and according to its characteristics pointed out the advantages and disadvantages for the environment and, finally, structural damage to the future development direction detection technology prospect, in order to promote structural damage detection technique.
【Key words】Structural health monitoring;Damage identification method
1. 概述
1.1 结构健康监测的定义。
结构健康监测的定义为利用现场的、无损伤的监测方式获得结构内部信息，分析包括结构反应在内的各种特征，以便了解结构因损伤或者退化而造成的性能改变。理想的智能健康监测系统应该能够在结构损伤出现的较早时候发现损伤，采用损伤识别技术确定损伤的位置，估计损伤的程度并预测结构的剩余有效寿命以及结构的可靠度。结构健康监测的关键所在，理论上而言，主要是结构损伤识别理论和状态评估理论的发展。
1.2 土木工程结构健康监测的研究现状。
自从上世纪50年代以来，人们就意识到结构安全监测的重要性。但由于早期的监测手段比较落后，所以在应用上一直受到相当的限制。近年来随着现代测试、分析技术，计算机技术，数学理论及无线通讯技术的进步及相互融合，极大地促进了结构健康监测系统的初步完善并在实际土木工程结构中得到应用。
早期的结构健康监测系统是建立在各种规模的桥梁结构中的。例如，英国在总长522m的三跨变高度连续钢箱梁桥Foyle桥上布设传感器，监测大桥运营阶段在车辆与风载作用下主梁的振动、挠度和应变等响应，同时监测环境风和结构温度场。该系统是最早安装的较为完整的监测系统之一，它实现了实时监测、实时分析和数据网络共享。建立健康监测系统的典型桥梁还有挪威的Skarnsundet斜拉桥(主跨530m)、美国主跨440m的SunshineSkyway Bridge斜拉桥、丹麦主跨1624m的Great Belt East悬索桥、英国主跨194m的Flintshire独塔斜拉桥以及加拿大的Confederation Bridge桥［1］等。
随后结构健康监测系统也渐渐应用到其他土木工程结构中。美国的Fuhr等人在佛蒙特州的一座水电站的施工阶段布设了振动、压力等传感器，组成健康监测系统，并在1993年水电站发电以后成功获得可靠的结构振动信号。日本在一栋允许一定裂缝的大楼上安装了健康监测系统，在一次较大规模的地震后增设了光纤传感器，用以监测结构的完整性与大楼的地震反应［2］。瑞士在Siggenthal混凝土桥上安装健康监测系统，该系统由58个应变传感器、2个倾角仪和8个温度传感器组成，其目的是监测施工过程中和以后长期的变形、弯曲和位移。Saafi等［3］将压电传感器阵列粘结到复合材料加强的混凝土结构上，用于监测复合材料粘结中开裂和性能下降情况。该方法具有探测、定位及估计开裂程度的能力。
我国土木工程界的专家学者也充分认识到了结构健康监测的必要性，开始尝试在重要土木工程结构中安装健康监测系统，对其运行使用情况进行监测研究。在香港的青马大桥上安装了6个风速仪、ll 5个温度计、6台动态地秤、17个加速度计、2个位移计、118个电阻应变丝、9个水平仪和一套GPS系统；香港的另外几座大桥上，如汀九桥、汲水门桥和Stonecutters桥上也安装了大量传感器，用以长期监测桥梁的使用安全性，并从结构的动态特性出发，获得了系列的研究成果［4，5，6］。内地最近建成的润扬长江大桥为国内跨度最大的悬索桥，在其上安装了一套较为完善的健康监测系统［7］。该系统包括四个子系统：传感器系统、数据采集系统、数据通信与传输系统和数据分析和处理系统。内地的其他大型桥梁，如虎门大桥、芜湖长江大桥、南京长江大桥、钱塘江四桥等桥梁上也安装了健康监测系统，对桥梁的健康状态进行监测［8，9，10］。深圳市市民中心的大屋顶空间网架结构，是迄今世界上最大的网架结构。由武汉理工大学等单位参与研制开发的结构健康智能监测系统已经用于其上，监测结构在长期风力等恶劣环境作用下的工作状态并对其进行损伤评估［11］。
2. 结构损伤检测基本方法
结构损伤识别是结构健康监测的核心。结构损伤识别可以分成四个阶段：
通过全局检测手段探测损伤的存在，即结构是否发生了损伤；
如果结构发生了损伤，进一步对结构的损伤进行定位；
建立损伤量化指标，确定损伤程度，以便制订出合理的维修方案。；
损伤识别的最终目的，即评估结构的安全状况、承载能力及剩余寿命。从20世纪70年代初到现在，人们为了寻求解决大型结构损伤诊断问题，进行了许多研究工作，提出了很多方法。下面就这些方法一一进行总结并指出其优缺点。
2.1 基于频率观测的结构损伤识别。
结构的固有频率是表示结构固有特性的整体量，当结构的局部出现损伤时，结构的固有频率将发生变化，随着刚度的降低，结构的固有频率将会增大。正是由于这一特性加上结构固有频率易于测量且与测量位置无关和测量误差小，很多研究者将结构的固有频率作为结构损伤识别的损伤标示量。但是，利用频率作为损伤诊断的标示量也存在一定的局限性：
2.1.1 对损伤位置的不敏感性。不同形式的结构损伤可能引起相同的频率改变，在对称结构中，两个对称位置上结构相同程度的损伤将引起结构固有频率相同的改变。
2.1.2 结构不同位置损伤对结构各阶固有频率的影响不相同。有的位置的损伤对低阶频率影响较敏感，对高阶频率则不敏感：有的位置损伤则对高阶频率影响敏感，对低阶不敏感。在实践中容易测得的结构固有频率是前几阶低阶频率，高阶频率则不易测出。用频率作为结构损伤标示量对结构某些位置的损伤不易探测到。
2.2 基于结构固有振型变化的损伤识别方法。
结构振型的测试精度虽然低于固有频率，但它包含了更多的损伤信息。利用振型的变化来诊断结构损伤的方法很多，这里主要介绍常用的两种：模态置信度判据法和振型曲率法。
2.2.1 模态置信度判据法。
该方法的原理是在结构损伤识别的研究中引入振型数据，使用模态保证准则（MAC）或模态坐标置信因子（COMAC）来确定观测振型数据在损伤前后的相关程度，当损伤发生时，模态置信度判据为1，反之为0。
2.2.2 振型曲率法。
梁类结构某一截面的曲率可以表示为： Vn = MEI（1）
其中，M为截面弯矩；EI为抗弯刚度。
该方法的基本假定是如果结构出现破损，则破损处刚度降低，曲率便会增大。1991年，Pandey等通过计算研究了简支梁、悬臂梁模态曲率变化与损伤的关系。1999年，清华大学的邓炎、严普强做过类似的计算，并通过位移模态的差分运算求取模态曲率［12］。2002年，昆明理工大学的李功宇和郑华文对悬臂梁进行了数值仿真模拟［13］。
大量试验表明，基于结构固有振型变化的损伤识别方法可以得出以下基本结论：结构振型对结构的局部变化较为敏感，可以用来确定结构模型误差和损伤的可能位置。然而其缺点是模态振型的测量由于系统噪声和观测噪声的影响存在较大的测量误差，使得特征振型的变化常常被测量误差所掩盖，给基于振型的结构损伤识别方法在实际应用中造成很大的困难；由于现场条件的限制，实际的观测振型数据是不完整的，而基于自由度不完整振型数据的结构识别方法研究得还很不充分。虽然结构的振型包括了更多的损伤信息，但这种方法由于需要非常密集的测点、测量振型不完整和噪声的影响问题，而不能得到广泛的应用。尤其当缺少破损影响较大的测量模态时，该类技术不能识别结构的损伤。
2.3 基于结构刚度和柔度变化的结构损伤识别方法。
2.3.1 基于刚度变化的损伤识别技术。
由于结构损伤多表现为结构刚度的下降，因此很自然地想到利用刚度矩阵来判断结构损伤。该方法应用的基本思路是：用实际测量所得的模态数据求得模态曲率、对应的模态惯性力，并由模态惯性力计算出相应的弯矩，然后，根据弯矩与曲率的关系（公式（1））计算出结构的刚度。经试验分析证明，当结构发生较大的损伤时，其刚度发生显著变化。但是，当结构发生较小的损伤时（如小于5%），则刚度变化不明显，此方法也就无法对结构损伤进行识别。
2.3.2 基于柔度变化的损伤识别技术。
结构一旦发生损伤则意味着结构刚度的降低，即结构的柔度将增大。正是基于柔度的这一特性，中外较多研究者以结构的柔度作为结构的损伤标示量对结构的损伤问题进行了研究。通过对比结构损伤前后柔度阵的变化或对比实测柔度阵与FEM分析柔度阵的差异，可以探测结构的损伤或确定结构模型误差，由于观测柔度阵正比于观测频率的逆矩阵，观测柔度阵对结构低阶模态的变化更加敏感，适用于使用低阶模态数据进行结构识别。基于柔度阵的结构识别研究表明，结构柔度矩阵在低阶模态条件下包含了有关结构特性的丰富信息，为低阶模态条件下的结构识别提供了一种新的有效途径。对数据不完整、不精确条件下结构识别柔度法的研究目前进行得仍然比较少。为了充分利用柔度矩阵的低阶模态敏感特性，仍需进一步深入开展基于柔度矩阵的结构识别研究。
2.4 基于模态应变能量变化的结构损伤识别方法。
这种损伤识别方法是由Stubbs和Kim在1995年时提出来的。它的主要原理是首先定义了每个单元的模态应变能及其计算方法，然后通过计算结构损伤前后模态应变能的差值来进行损伤识别。国内学者史治宇［14］较早提出了结构单元模态应变能的概念，并导出了基于单元模态应变能变化率的结构破损位置的诊断方法。利用模态应变能方法进行结构的损伤检测时，主要步骤如下：
2.4.1 对未损伤结构进行有限元建模与分析， 得到结构的频率、模态振型以及各单元的刚度矩阵。
2.4.2 由振动试验和模态分析，获取损伤结构的频率和振型。测量振型不完整时，用振型扩充法扩充。
2.4.3 由单元模态应变能变化比方法确定结构可能的损伤单元。
2.4.4 求得损伤单元的损伤系数，得到结构损伤的大小。
2.4.5 试验证明模态应变能方法具有以下优缺点：
2.4.5.1 基于单元模态应变能变化的结构损伤检测方法简便有效，便于实际应用。
2.4.5.2 振型的不完整性和测试振型的随即噪声都对结构损伤定位和损伤大小的确定有较大影响，采用多阶模态叠加的方法，能较好地改善结构损伤检测的结果。
2.4.5.3 在实际应用中，结构刚度的破损多种多样，如何模拟刚度的各种破损情况将直接影响损伤大小的确定，有待进一步的研究。
2.5 基于模型修正的损伤识别方法。
该方法是基于摄动结构模型矩阵或结构的物理参数，是修正后的模型与测试的实际结构尽可能接近，利用模型修正技术，使结构的损伤能够通过比较修正模型和原始模型去诊断损伤位置。主要包括最优矩阵修正算法、基于敏感型分析的矩阵修正算法和基于灵敏度分析的设计参数型模型修正算法3种方法。
2.6 基于统计分析的损伤识别方法。
统计分析方法是从统计的角度，考虑特征参数的不确定性及其统计分部特性。可利用相关的随机有限元模型分析研究特征值问题从而评估损伤，或利用谱密度估计的统计特性来获得模态参数的修正概率密度表达式来分析损伤，包括广义的贝叶斯统计方法、规则化方法、模糊逻辑方法等。
2.7 神经网络法。
神经网络［15］是由大量神经元广泛互连而成的。在神经网络中，信息处理是通过神经元之间的相互作用来实现的，只是信息的存储表现为网络元件互连问分布式的物理联系。学习与识别取决于神经元与连接权系的动态演化过程，神经网络具有较强的容错性，较强的非线性性能，因而在控制、优化、识别等领域被广泛应用。神经网络法不仅适用于线性系统，尤其适用于非线性系统，它比模态修正法及信号处理法的适应性更强，其另一个优点是处理环境振动的能力很强，省略了激振设备，更容易应用于工程实际中。人工神经网络技术用于结构损伤检测中其检测的准确性，对多位置损伤的同时检测以及神经网络结构的确定等方面的研究还处于初级阶段，这些因素限制了神经网络的实际应用，如何确定一个神经网络使其对结构损伤进行精确的检测是有待研究的课题。
3. 结论与展望：
土木工程结构的损伤检测技术是一门新兴的科学技术，目前正处于蓬勃发展之中。虽然这种技术已被广泛应用于航空、航天、精密机械等领域之中，但是在土木工程领域的研究还处于起步阶段，绝大多数研究还仅仅局限于试验阶段。
3.1 从目前土木工程损伤检测的研究动态来看，以下几个方面问题的研究在该技术的未来发展方向上有比较重要的意义和迫切性：
3.1.1 发展更可靠的损伤判别指标，该指标不会误判及漏判。
3.1.2 研究试验参数变化、环境参数变化对结构损伤识别的影响。
3.1.3 不依赖外部激励源的损伤检测研究。
3.2 另外，各种损伤检测技术多应用于实验室或数值模型中，在实际应用中，由于测量条件、周围环境和测量噪声等因素的影响，可能会存在较大的误差，而导致损伤检测的效果不佳。因此，为了准确地判别损伤发生的位置和大小，并且依据损伤识别情况判断结构的寿命，我们应该致力于以下的三方面的研究：
3.2.1 寻找新的结构动力系数，要求该参数对结构损伤更为敏感，并且抗环境干扰能力更强。从而为大量存在的小损伤结构的诊断和有复杂环境干扰的损伤提供保证。
3.2.2 从单一的质量指标检测向综合质量鉴定发展，对大型结构进行系统的实时检测和维护机制的研究。
3.2.3 对于结构损伤机理的研究。损伤的存在、位置、程度仍然是最主要的问题，而且对于受损结构的剩余承载力和结构寿命的研究是最关键的，也是到目前为止都没有解决的问题。
参考文献
［1］ Ko J M，Ni Y Q．Technology developments in structural health monitoring of large-scale bridges［J］．Engineering Structures，27(12)：1715-1725，2005．
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［3］ Saafi M，Sayyah T．Health monitoring of concrete structures strengthened with advanced composite materials using piezoelectric transducers［J］．Composites Part Bj Engineering，32(4)：333-342，2001．
［4］ Li Z X，Chan T H T，Ko J M．Fatigue damage model for bridge under traffic loading：application made to Tsing Ma Bridge［J］．Theoretical and Applied Fracture Mechanics，35(1)：81-91，2001．
［5］ Li Z X，Chan T H T，Ko J M．Fatigue analysis and life prediction of bridges with structural health monitoring data-Part Ⅰ：methodology and strategy［J］．International Journal ofFatigue，23(1)：45-53，2001．
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［8］ 邱法维，杜文博，钱稼茹等．虎门大桥应变监测数据处理系统设计［J］．桥梁建设33(2)：66-69，2003．
［9］ 严斌，杨孚衡，苏木标．芜湖长江大桥长期健康监测系统［J］．铁道建筑 45(6)：29-3 l，2005．
［10］ 谭永朝，郑翰献，俞菊虎等．钱江四桥桥梁实时健康监测系统开发研究［J］．公路交通科技，21(1 1)：43-46，2004．
［11］ 瞿伟廉，陈超，汪菁．深圳市民中心屋顶网架结构支撑钢牛腿瞬时应力场的识别［J］地震工程与工程振动22(4)：41．46，2002．
［12］ 邓 焱，严普强．桥梁结构损伤的振动模态检测［J］．振动、测试与诊断，1999，19(3)：157．163．
［13］李功宇，郑华文．损伤结构的曲率模态分析［J］．振动、测试与诊断，2002，22(2)：136．141．
［14］史治字，罗绍湘，张令弥．结构破损定位的单元模态应变能变化率法［J］．振动工程学报，1998，11(3)：356．360．
［15］韩西，张伟，钟厉. 基于神经网络技术的结构损伤检测. 中南公路工程，2006，31（5）.
［文章编号］1006-7619（2011）02-13-069
［作者简介］ 李瑞刚（1968.11.08-），男，汉族，工程师，籍贯：内蒙古根河市，专业：土木系工业与民用建筑，1997年至今在内蒙古根河市审计局工作，主要从事固定资产投资审计。
【关键词】结构健康监测；损伤识别方法
Development Status of Structural Damage Detection Technology
Li Rui-gang
(Inner Mongolia Genhe City Audit Bureau Genhe Inner Mongolia 022350)
【Abstract】Existing structural damage detection techniques were reviewed, on the structural damage detection techniques are briefly introduced, and according to its characteristics pointed out the advantages and disadvantages for the environment and, finally, structural damage to the future development direction detection technology prospect, in order to promote structural damage detection technique.
【Key words】Structural health monitoring;Damage identification method
1. 概述
1.1 结构健康监测的定义。
结构健康监测的定义为利用现场的、无损伤的监测方式获得结构内部信息，分析包括结构反应在内的各种特征，以便了解结构因损伤或者退化而造成的性能改变。理想的智能健康监测系统应该能够在结构损伤出现的较早时候发现损伤，采用损伤识别技术确定损伤的位置，估计损伤的程度并预测结构的剩余有效寿命以及结构的可靠度。结构健康监测的关键所在，理论上而言，主要是结构损伤识别理论和状态评估理论的发展。
1.2 土木工程结构健康监测的研究现状。
自从上世纪50年代以来，人们就意识到结构安全监测的重要性。但由于早期的监测手段比较落后，所以在应用上一直受到相当的限制。近年来随着现代测试、分析技术，计算机技术，数学理论及无线通讯技术的进步及相互融合，极大地促进了结构健康监测系统的初步完善并在实际土木工程结构中得到应用。
早期的结构健康监测系统是建立在各种规模的桥梁结构中的。例如，英国在总长522m的三跨变高度连续钢箱梁桥Foyle桥上布设传感器，监测大桥运营阶段在车辆与风载作用下主梁的振动、挠度和应变等响应，同时监测环境风和结构温度场。该系统是最早安装的较为完整的监测系统之一，它实现了实时监测、实时分析和数据网络共享。建立健康监测系统的典型桥梁还有挪威的Skarnsundet斜拉桥(主跨530m)、美国主跨440m的SunshineSkyway Bridge斜拉桥、丹麦主跨1624m的Great Belt East悬索桥、英国主跨194m的Flintshire独塔斜拉桥以及加拿大的Confederation Bridge桥［1］等。
随后结构健康监测系统也渐渐应用到其他土木工程结构中。美国的Fuhr等人在佛蒙特州的一座水电站的施工阶段布设了振动、压力等传感器，组成健康监测系统，并在1993年水电站发电以后成功获得可靠的结构振动信号。日本在一栋允许一定裂缝的大楼上安装了健康监测系统，在一次较大规模的地震后增设了光纤传感器，用以监测结构的完整性与大楼的地震反应［2］。瑞士在Siggenthal混凝土桥上安装健康监测系统，该系统由58个应变传感器、2个倾角仪和8个温度传感器组成，其目的是监测施工过程中和以后长期的变形、弯曲和位移。Saafi等［3］将压电传感器阵列粘结到复合材料加强的混凝土结构上，用于监测复合材料粘结中开裂和性能下降情况。该方法具有探测、定位及估计开裂程度的能力。
我国土木工程界的专家学者也充分认识到了结构健康监测的必要性，开始尝试在重要土木工程结构中安装健康监测系统，对其运行使用情况进行监测研究。在香港的青马大桥上安装了6个风速仪、ll 5个温度计、6台动态地秤、17个加速度计、2个位移计、118个电阻应变丝、9个水平仪和一套GPS系统；香港的另外几座大桥上，如汀九桥、汲水门桥和Stonecutters桥上也安装了大量传感器，用以长期监测桥梁的使用安全性，并从结构的动态特性出发，获得了系列的研究成果［4，5，6］。内地最近建成的润扬长江大桥为国内跨度最大的悬索桥，在其上安装了一套较为完善的健康监测系统［7］。该系统包括四个子系统：传感器系统、数据采集系统、数据通信与传输系统和数据分析和处理系统。内地的其他大型桥梁，如虎门大桥、芜湖长江大桥、南京长江大桥、钱塘江四桥等桥梁上也安装了健康监测系统，对桥梁的健康状态进行监测［8，9，10］。深圳市市民中心的大屋顶空间网架结构，是迄今世界上最大的网架结构。由武汉理工大学等单位参与研制开发的结构健康智能监测系统已经用于其上，监测结构在长期风力等恶劣环境作用下的工作状态并对其进行损伤评估［11］。
2. 结构损伤检测基本方法
结构损伤识别是结构健康监测的核心。结构损伤识别可以分成四个阶段：
通过全局检测手段探测损伤的存在，即结构是否发生了损伤；
如果结构发生了损伤，进一步对结构的损伤进行定位；
建立损伤量化指标，确定损伤程度，以便制订出合理的维修方案。；
损伤识别的最终目的，即评估结构的安全状况、承载能力及剩余寿命。从20世纪70年代初到现在，人们为了寻求解决大型结构损伤诊断问题，进行了许多研究工作，提出了很多方法。下面就这些方法一一进行总结并指出其优缺点。
2.1 基于频率观测的结构损伤识别。
结构的固有频率是表示结构固有特性的整体量，当结构的局部出现损伤时，结构的固有频率将发生变化，随着刚度的降低，结构的固有频率将会增大。正是由于这一特性加上结构固有频率易于测量且与测量位置无关和测量误差小，很多研究者将结构的固有频率作为结构损伤识别的损伤标示量。但是，利用频率作为损伤诊断的标示量也存在一定的局限性：
2.1.1 对损伤位置的不敏感性。不同形式的结构损伤可能引起相同的频率改变，在对称结构中，两个对称位置上结构相同程度的损伤将引起结构固有频率相同的改变。
2.1.2 结构不同位置损伤对结构各阶固有频率的影响不相同。有的位置的损伤对低阶频率影响较敏感，对高阶频率则不敏感：有的位置损伤则对高阶频率影响敏感，对低阶不敏感。在实践中容易测得的结构固有频率是前几阶低阶频率，高阶频率则不易测出。用频率作为结构损伤标示量对结构某些位置的损伤不易探测到。
2.2 基于结构固有振型变化的损伤识别方法。
结构振型的测试精度虽然低于固有频率，但它包含了更多的损伤信息。利用振型的变化来诊断结构损伤的方法很多，这里主要介绍常用的两种：模态置信度判据法和振型曲率法。
2.2.1 模态置信度判据法。
该方法的原理是在结构损伤识别的研究中引入振型数据，使用模态保证准则（MAC）或模态坐标置信因子（COMAC）来确定观测振型数据在损伤前后的相关程度，当损伤发生时，模态置信度判据为1，反之为0。
2.2.2 振型曲率法。
梁类结构某一截面的曲率可以表示为： Vn = MEI（1）
其中，M为截面弯矩；EI为抗弯刚度。
该方法的基本假定是如果结构出现破损，则破损处刚度降低，曲率便会增大。1991年，Pandey等通过计算研究了简支梁、悬臂梁模态曲率变化与损伤的关系。1999年，清华大学的邓炎、严普强做过类似的计算，并通过位移模态的差分运算求取模态曲率［12］。2002年，昆明理工大学的李功宇和郑华文对悬臂梁进行了数值仿真模拟［13］。
大量试验表明，基于结构固有振型变化的损伤识别方法可以得出以下基本结论：结构振型对结构的局部变化较为敏感，可以用来确定结构模型误差和损伤的可能位置。然而其缺点是模态振型的测量由于系统噪声和观测噪声的影响存在较大的测量误差，使得特征振型的变化常常被测量误差所掩盖，给基于振型的结构损伤识别方法在实际应用中造成很大的困难；由于现场条件的限制，实际的观测振型数据是不完整的，而基于自由度不完整振型数据的结构识别方法研究得还很不充分。虽然结构的振型包括了更多的损伤信息，但这种方法由于需要非常密集的测点、测量振型不完整和噪声的影响问题，而不能得到广泛的应用。尤其当缺少破损影响较大的测量模态时，该类技术不能识别结构的损伤。
2.3 基于结构刚度和柔度变化的结构损伤识别方法。
2.3.1 基于刚度变化的损伤识别技术。
由于结构损伤多表现为结构刚度的下降，因此很自然地想到利用刚度矩阵来判断结构损伤。该方法应用的基本思路是：用实际测量所得的模态数据求得模态曲率、对应的模态惯性力，并由模态惯性力计算出相应的弯矩，然后，根据弯矩与曲率的关系（公式（1））计算出结构的刚度。经试验分析证明，当结构发生较大的损伤时，其刚度发生显著变化。但是，当结构发生较小的损伤时（如小于5%），则刚度变化不明显，此方法也就无法对结构损伤进行识别。
2.3.2 基于柔度变化的损伤识别技术。
结构一旦发生损伤则意味着结构刚度的降低，即结构的柔度将增大。正是基于柔度的这一特性，中外较多研究者以结构的柔度作为结构的损伤标示量对结构的损伤问题进行了研究。通过对比结构损伤前后柔度阵的变化或对比实测柔度阵与FEM分析柔度阵的差异，可以探测结构的损伤或确定结构模型误差，由于观测柔度阵正比于观测频率的逆矩阵，观测柔度阵对结构低阶模态的变化更加敏感，适用于使用低阶模态数据进行结构识别。基于柔度阵的结构识别研究表明，结构柔度矩阵在低阶模态条件下包含了有关结构特性的丰富信息，为低阶模态条件下的结构识别提供了一种新的有效途径。对数据不完整、不精确条件下结构识别柔度法的研究目前进行得仍然比较少。为了充分利用柔度矩阵的低阶模态敏感特性，仍需进一步深入开展基于柔度矩阵的结构识别研究。
2.4 基于模态应变能量变化的结构损伤识别方法。
这种损伤识别方法是由Stubbs和Kim在1995年时提出来的。它的主要原理是首先定义了每个单元的模态应变能及其计算方法，然后通过计算结构损伤前后模态应变能的差值来进行损伤识别。国内学者史治宇［14］较早提出了结构单元模态应变能的概念，并导出了基于单元模态应变能变化率的结构破损位置的诊断方法。利用模态应变能方法进行结构的损伤检测时，主要步骤如下：
2.4.1 对未损伤结构进行有限元建模与分析， 得到结构的频率、模态振型以及各单元的刚度矩阵。
2.4.2 由振动试验和模态分析，获取损伤结构的频率和振型。测量振型不完整时，用振型扩充法扩充。
2.4.3 由单元模态应变能变化比方法确定结构可能的损伤单元。
2.4.4 求得损伤单元的损伤系数，得到结构损伤的大小。
2.4.5 试验证明模态应变能方法具有以下优缺点：
2.4.5.1 基于单元模态应变能变化的结构损伤检测方法简便有效，便于实际应用。
2.4.5.2 振型的不完整性和测试振型的随即噪声都对结构损伤定位和损伤大小的确定有较大影响，采用多阶模态叠加的方法，能较好地改善结构损伤检测的结果。
2.4.5.3 在实际应用中，结构刚度的破损多种多样，如何模拟刚度的各种破损情况将直接影响损伤大小的确定，有待进一步的研究。
2.5 基于模型修正的损伤识别方法。
该方法是基于摄动结构模型矩阵或结构的物理参数，是修正后的模型与测试的实际结构尽可能接近，利用模型修正技术，使结构的损伤能够通过比较修正模型和原始模型去诊断损伤位置。主要包括最优矩阵修正算法、基于敏感型分析的矩阵修正算法和基于灵敏度分析的设计参数型模型修正算法3种方法。
2.6 基于统计分析的损伤识别方法。
统计分析方法是从统计的角度，考虑特征参数的不确定性及其统计分部特性。可利用相关的随机有限元模型分析研究特征值问题从而评估损伤，或利用谱密度估计的统计特性来获得模态参数的修正概率密度表达式来分析损伤，包括广义的贝叶斯统计方法、规则化方法、模糊逻辑方法等。
2.7 神经网络法。
神经网络［15］是由大量神经元广泛互连而成的。在神经网络中，信息处理是通过神经元之间的相互作用来实现的，只是信息的存储表现为网络元件互连问分布式的物理联系。学习与识别取决于神经元与连接权系的动态演化过程，神经网络具有较强的容错性，较强的非线性性能，因而在控制、优化、识别等领域被广泛应用。神经网络法不仅适用于线性系统，尤其适用于非线性系统，它比模态修正法及信号处理法的适应性更强，其另一个优点是处理环境振动的能力很强，省略了激振设备，更容易应用于工程实际中。人工神经网络技术用于结构损伤检测中其检测的准确性，对多位置损伤的同时检测以及神经网络结构的确定等方面的研究还处于初级阶段，这些因素限制了神经网络的实际应用，如何确定一个神经网络使其对结构损伤进行精确的检测是有待研究的课题。
3. 结论与展望：
土木工程结构的损伤检测技术是一门新兴的科学技术，目前正处于蓬勃发展之中。虽然这种技术已被广泛应用于航空、航天、精密机械等领域之中，但是在土木工程领域的研究还处于起步阶段，绝大多数研究还仅仅局限于试验阶段。
3.1 从目前土木工程损伤检测的研究动态来看，以下几个方面问题的研究在该技术的未来发展方向上有比较重要的意义和迫切性：
3.1.1 发展更可靠的损伤判别指标，该指标不会误判及漏判。
3.1.2 研究试验参数变化、环境参数变化对结构损伤识别的影响。
3.1.3 不依赖外部激励源的损伤检测研究。
3.2 另外，各种损伤检测技术多应用于实验室或数值模型中，在实际应用中，由于测量条件、周围环境和测量噪声等因素的影响，可能会存在较大的误差，而导致损伤检测的效果不佳。因此，为了准确地判别损伤发生的位置和大小，并且依据损伤识别情况判断结构的寿命，我们应该致力于以下的三方面的研究：
3.2.1 寻找新的结构动力系数，要求该参数对结构损伤更为敏感，并且抗环境干扰能力更强。从而为大量存在的小损伤结构的诊断和有复杂环境干扰的损伤提供保证。
3.2.2 从单一的质量指标检测向综合质量鉴定发展，对大型结构进行系统的实时检测和维护机制的研究。
3.2.3 对于结构损伤机理的研究。损伤的存在、位置、程度仍然是最主要的问题，而且对于受损结构的剩余承载力和结构寿命的研究是最关键的，也是到目前为止都没有解决的问题。
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［文章编号］1006-7619（2011）02-13-069
［作者简介］ 李瑞刚（1968.11.08-），男，汉族，工程师，籍贯：内蒙古根河市，专业：土木系工业与民用建筑，1997年至今在内蒙古根河市审计局工作，主要从事固定资产投资审计。