基于神經網絡的桁架結構損傷識別研究.pdf

1、結構損傷識別技術是當前土木工程領域研究的熱點和難點問題，很多學者進行了大量的研究，也提出了很多方法，相關的理論和技術都在不斷的發(fā)展之中。 本文根據結構損傷前后的動力特性的不同，利用神經網絡的魯棒性、容錯性和泛化能力，以平面桁架和立體桁架兩種桁架為例，采用三步法確定出結構的損傷位置和損傷程度。主要研究內容包括： (1)利用結構損傷前后的模態(tài)參數(模態(tài)頻率、模態(tài)振型)，構造出一系列的損傷指標，并對這些損傷指標進行數學推導，研

2、究它們與損傷位置和損傷程度的關系，為神經網絡損傷識別不同階段輸入參數的選擇提供依據。 (2)為了使大型復雜結構的損傷識別成為可能，引入了子結構的概念。避免了將結構損傷指標一次性輸入網絡進行訓練時，因為向量維數太多，導致網絡不收斂的現象。并在此基礎上引進了多重子結構的概念。在識別出損傷桿件在某一子結構的基礎上，根據結構特性，再將損傷的子結構細分為不同的子結構，從而使損傷的范圍進一步縮小。 (3)運用基于神經網絡技術的桁架結

3、構多重損傷識別方法，把損傷識別分為三步，首先將桿件損傷引起的標準化的頻率變化率及標準化的頻率變化比分別輸入概率神經網絡，進行損傷桿件所在子結構的判定，并對兩種指標輸出結果進行對比；然后將桿件損傷引起的歸一化的損傷信號指標和組合損傷指標分別輸入徑向基神經網絡，進行損傷桿件所在具體位置(編號)的判定，同時對這兩種指標輸出結果進行對比；最后，將定位出的損傷桿件引起的頻率平方的變化比輸入徑向基神經網絡，進行損傷程度評估。運用三步定位和定量法進行