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应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究 总被引：12，自引：0，他引：12
本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法，然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法，并且应用BP网络进一步建立了大型桥梁结构各子结构内部的损伤位置和损伤程度的识别方法，数值模拟了一大跨度斜拉桥子结构损伤以及子结构内部损伤的识别过程，最后得出结论：(1)基于自组织竞争网络的子结构损伤识别方法能迅速准确地识别大型结构的损伤情况；(2)基于BP网络所建立的结构损伤识别方法，能对子结构中结构损伤的位置和程度进行进一步的识别；(3)基于人工神经网络技术的结构损伤识别方法是大型土木工程结构损伤识别的有效方法，可在工程结构损伤识别中广泛应用。 相似文献
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基于小波分析的结构损伤检测研究进展 总被引：18，自引：1，他引：17
近10几年来,在土木和机械领域结构损伤识别方法已引起不同领域的相关学者的极大研究兴趣。小波分析是一种新的数学分析和信号处理工具,可以对非稳态信号进行详细的时频分析,是传统傅里叶分析所不能及的,已广泛应用于土木、机械和航空工程领域中,特别是在结构损伤识别和健康监测中的应用尤为突出。本文回顾和总结了小波分析理论及其在结构损伤识别、损伤定位和损伤程度确定中的应用,对今后的研究进行了讨论和展望。 相似文献
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基于结构振动信息的损伤识别研究综述 总被引：6，自引：1，他引：6
随着传感技术、信号采集与处理和系统建模等技术的发展,基于结构振动信息的损伤识别已经成为土木工程结构健康监测与损伤检测领域的研究热点。本文系统地综述了近20年来国内外基于振动信息的结构损伤识别的研究和应用现状,评述了各类方法的优缺点,并针对土木工程结构损伤识别的特点,对有待于进一步研究的问题进行了展望。 相似文献
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混凝土框架模型结构参数的识别 总被引：1，自引：1，他引：1
框架结构是常见的建筑结构形式,也是结构损伤诊断的主要研究对象之一。本文以钢筋混凝土框架结构模型的振动测试数据为基础,采用灵敏度分析方法,对结构的物理参数进行识别。有限元分析中,考虑框架结构的节点转动,采用静凝聚方法得到结构刚度矩阵。参数识别结果表明,对于不同的固有频率和振型的测试信息组合所识别的物理参数有所不同。根据已知的概率分布,利用MonteCarlo方法,将模态参数的不确定性传递给物理参数,得到了物理参数的不确定性。 相似文献
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利用小波变换时-频局部化性能,提出了基于小波能量分布向量的结构损伤识别方法。首先建立无损结构响应信号小波能量分布的总体向量;其次,将实测动力响应信号分解为小波包组分,计算其小波能量分布向量(样本向量);通过样本向量和总体向量之间的马氏距离识别损伤。该方法仅利用单测点结构响应数据进行损伤识别,实验方便,计算简单,并通过钢梁试验对损伤识别方法进行了试验验证,识别结果表明小波能量分布向量是一个比较好的结构损伤指标。 相似文献
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小波分析在结构损伤识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤识别的三种方法:基于时域响应的方法、基于空间域响应的方法和小波分析与其他方法联合使用,接着分析了各种方法的应用现状、适用范围和存在的问题。通过比较可以看出小波分析用于结构损伤识别有着广阔的应用前景,本文最后针对进一步研究的方向提出了五点建议。 相似文献
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结构损伤识别是土木工程领域的一个热门研究课题,在近几十年的发展过程中,人们一直在寻找适用于结构整体损伤的识别方法,其基本思路是利用结构的动力响应来辨识结构的力学特征参数,然后再根据这些力学特征参数的变化情况来识别损伤.本文在分析各种力学特征参数对结构损伤的适用性之后,认为结构的物理参数(刚度参数)是具有普遍适用性的损伤敏感参数,并基于此观点深入研究了物理参数辨识的相关理论和方法. 相似文献
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结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一是结构损伤识别。基于曲率模态对结构局部损伤比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,本文提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率的变化的改进的结构损伤识别方法。随机子空间方法是一种行之有效的基于环境激励的结构状态识别方法。该方法的主要优点是无需人工激励,不中断桥梁的运营。为此,论文提出了一种不中断桥梁运营的基于改进曲率模态的桥梁结构损伤识别方法。最后用一三跨连续梁的有限元模型对该改进方法进行了验证。结果表明,采用随机子空间结合改进的曲率模态方法可以在不中断桥梁运营的前提下有效地识别出桥梁的损伤状况。 相似文献
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基于环境激励下结构动力响应信号分析与处理识别结构的模态参数，是结构健康监测和损伤诊断的一个重要环节，目前为止，要得到较为可靠的识别结果仍有一定困难，尤其是模态阻尼比。基于自然激励技术和傅里叶变换的时移特性，提出了一种新的结构模态阻尼比估算方法，通过理论推导和仿真算例验证了该方法的可行性，进而利用一刚构-连续组合梁桥在环境激励下的动力测试数据，通过该方法对其阻尼比进行了识别，并将识别结果与数据驱动随机子空间法的识别结果进行了对比。结果表明:提出的方法可以减轻噪声影响，得到可接受的识别结果，可为大型工程结构阻尼比的识别提供一个方便和有效的途径。 相似文献
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针对网格结构中杆件数量众多，但节点数总是远远小于杆件数的特点，损伤识别中采用了基于BP神经网络技术和面向节点的损伤初步定位方法的网格结构损伤识别的三步法。对双层柱面网壳结构模型在不同杆件去掉时的四种损伤情况下的振动特性进行了实测，并以实测低阶模态的频率变化率和少数测点的振型分量作为神经网络输入参数，对模型的各种损伤情况进行了识别。结果表明，所用的方法可以精简神经网络的结构，并提高其模式识别的能力。该方法可用于对大型复杂结构的损伤识别。 相似文献
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为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明：基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。 相似文献
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模态参数是有效评估结构安全状况的关键参数，在结构抗震加固和健康诊断领域得到广泛应用。与频域法相比较，时域法直接利用实测的振动信号识别模态参数，不需要进行频域变换，减少数据处理带来的误差，并且可以实现大型结构的在线识别，真实地反应结构的现状。以同济大学12层钢筋混凝土标准框架振动台模型试验完整数据为对象，在详细介绍ITD法和复指数法2种时域法理论的基础上，通过编程选取结构不同测点的振动加速度时程数据，识别了小震和强震工况下12层钢筋混凝土框架模型振动台试验模型的模态频率和阻尼比，并结合移动谱识别结构模态参数的时变特性。结果表明:ITD法和复指数法可有效地识别结构的模态参数，自振频率的识别精度较高，而阻尼比的离散度较大；小震工况频率变化值不大，而强震工况频率值较初始时刻有明显的下降，这与试验现象是吻合的，进一步说明移动谱与这2种时域法相结合可以反应结构在塑性阶段的参数时变特性。 相似文献