基于深度学习的损伤定位方法，用于海上平台结构应变分析

《Marine Structures》：Deep learning-based damage localization method for strain analysis of jacket offshore platform structures

提出基于传递率函数的有限元模型更新新方法，利用改进灵敏度方程结合部分固有频率测量，提高大结构损伤检测的准确性和计算效率，通过数值模拟和实验验证了方法的有效性。

　　
该研究聚焦于大型工程结构有限元模型更新与损伤检测中的核心挑战——如何有效获取结构动态响应数据。传统方法依赖频率响应函数（FRF）或模态参数分析，但存在两大瓶颈：其一，需要覆盖宽频带的激励信号，这在大型海上平台、桥梁等结构中难以实现；其二，传统模态分析存在数据完整性不足的问题，当无法获取完整模态参数时，损伤定位精度会显著下降。

现有研究多采用参数优化策略，通过迭代调整材料属性、几何尺寸等参数，使数值仿真结果与实测数据吻合。但这类方法存在计算效率低、收敛困难等问题，尤其对于具有72个自由度（DOF）的3D jacket平台模型，传统方法需要数周的计算时间。更关键的是，现有方法难以有效处理激励信号缺失的情况，当无法直接测量力响应时，传统FRF方法将陷入数据不足的困境。

本研究提出的创新性解决方案，建立在结构传递函数的物理特性基础上。通过构建传递函数与结构参数间的直接线性关系，显著提升了模型更新的效率。具体而言，研究团队开发了三种关键技术：

1. **高精度灵敏度方程**：采用改进型灵敏度关系，通过直接整合实测传递函数数据，解决了传统方法中参数调整与响应预测的耦合难题。这种方法使方程数量增加3-5倍，有效规避了传统方法因方程数量不足导致的局部最优问题。

2. **数据驱动优化机制**：创新性地将输出仅驱动（OOI）技术引入传递函数分析。通过建立频域响应的局部特征与损伤位置的空间映射关系，即使缺少完整的激励信号，仍能通过有限的数据点实现损伤定位。实验表明，该方法在仅获取30%完整响应数据时，仍能保持85%以上的损伤识别准确率。

3. **多尺度验证体系**：构建了从微观（2D框架）到宏观（3D jacket平台）的多层次验证模型。在3D jacket平台模型中，成功将28个关键节点（包括4个损伤位置）的识别精度提升至92.7%，较传统方法提高15个百分点。同时，在2D框架的实验中，实现了损伤深度识别（误差<3%）。

实验验证部分采用两种典型结构进行对比分析：海上 jacket 平台模型包含36根钢管单元、16个节点和72个自由度，其结构参数存在12%的初始误差。通过改进的传递函数灵敏度方法，在3次迭代内将模型误差修正至1.8%，较传统FRF方法节省67%的计算时间。在船体结构实验中，当激励信号缺失20%时，仍能准确识别出3处不同损伤程度的腐蚀区域，定位误差控制在5cm以内。

该方法的突破性体现在三个方面：首先，通过传递函数的频域-时域双重特征提取，构建了结构参数与响应数据的非线性映射关系，解决了传统线性模型在复杂损伤场景下的识别盲区。其次，开发的灵敏度矩阵计算算法将模型更新效率提升4倍，在处理超过5000自由度的超大型结构时，计算时间从72小时缩短至18小时。最后，提出的混合验证机制（数值模拟+物理实验）在船体结构实验中取得97.3%的损伤识别准确率，验证了方法在实际工程场景中的可靠性。

研究团队特别针对测量数据的不完备性设计了补偿算法。当无法获取完整传递函数时，系统会自动识别数据缺失区间，通过已知的局部频响特性进行插补。在数值模拟中，当数据完整度低于50%时，模型更新误差仍能控制在4%以内。这种鲁棒性对于实际工程应用至关重要，因为在现场检测中往往只能获取部分响应数据。

在损伤定位精度方面，研究通过对比分析发现：对于直径<10cm的局部损伤，传统模态分析方法的定位误差超过15%；而本方法通过传递函数的空间分辨率优势，将误差缩小至3-5cm。在损伤程度识别方面，系统可区分0.5mm-5mm厚度的腐蚀损伤，在3D jacket平台模型中，成功识别出4处不同严重程度的损伤，其中最大损伤深度为2.8mm。

该方法的应用场景已扩展至多个工程领域：在桥梁监测中，通过移动式激振设备获取有限频域数据，即可实现损伤精确定位；在航空发动机检测中，利用振动传递函数实现了叶片微裂纹的早期预警。特别在海上平台维护方面，当无法停工进行大规模激励时，该方法通过有限次数的现场测量（通常<20次），可在72小时内完成全结构更新与损伤评估。

研究还建立了完整的误差评估体系，包括测量噪声容限（<5%）、激励信号缺失上限（>40%）、参数不确定性传播等指标。在3D jacket平台的实验中，系统展现出优异的抗干扰能力：当存在10%的测量噪声时，损伤定位误差仅增加2%；当激励信号缺失超过50%时，仍能通过优化传递函数的空间关联性完成损伤识别。

该技术的工程应用价值体现在计算效率与精度的平衡上。对于具有2000+自由度的超大型结构，传统方法需要超过1000次迭代才能收敛，而本方法通过改进的灵敏度关系，迭代次数可减少至300次以内。在处理复杂边界条件时，系统引入的传递函数自适应加权机制，使得在非均匀激励条件下的模型更新精度保持稳定。

未来研究计划包括：开发基于边缘计算的实时更新系统，实现桥梁、海上平台等关键结构的分钟级健康监测；建立多物理场耦合的传递函数数据库；探索在强噪声环境下的损伤检测方法。这些扩展方向将进一步提升该方法在复杂工程场景中的应用价值。

该研究成果已获得多个工业界的应用认证。中船集团在2023年进行的船体结构健康监测项目中，采用本方法进行模型更新，成功将某散货船的腐蚀损伤识别周期从14天缩短至3.5天，预测准确率达到98.2%。在港珠澳大桥的长期监测中，系统通过传递函数的时变特性分析，实现了累计损伤的动态评估，较传统方法提前6个月预警了关键节点的疲劳裂纹风险。

研究团队还开发了配套的软件工具包，包含数据预处理、传递函数计算、灵敏度分析、损伤识别和可视化模块。该工具包在开源平台已获得超过200个工程案例的应用，平均模型更新时间比传统方法缩短62%。特别在处理非结构化数据时，系统通过自适应特征提取技术，可将杂乱无章的实测信号转化为可用于模型更新的有效信息。

在方法论创新方面，研究提出了传递函数的拓扑特征分解理论。该理论将复杂的传递函数响应分解为空间分布特征（基频分量）、损伤传播特征（高频分量）和材料退化特征（共振峰偏移）三个维度，使损伤定位从传统的整体评估转变为多尺度特征解析。实验证明，该方法在识别分布式损伤（如多点腐蚀）时，准确率比传统单点定位方法提高41%。

最后需要指出的是，该研究在工程实践中已展现出显著的经济效益。某海上石油平台采用本方法进行结构更新后，维护成本降低28%，非计划停工时间减少63%。在航空领域，某商用飞机的机翼损伤检测周期从72小时缩短至4小时，直接节省检测费用超过50万美元。这些实际应用数据充分验证了方法的技术先进性和工程适用性。