基于神经网络的损伤构件及损伤程度识别

摘要：

确定损伤构件及其损伤程度是分阶段损伤识别的最后一步,同时又是进一步制定结构安全运行决策的前提和基础.研究了在确定了结构损伤区域的条件下,应用反向传播(BP)神经网络同时实现对具体损伤构件及其损伤程度识别的方法.探讨了针对上述神经网络训练数据的构造和训练策略.应用提出的方法对汲水门斜拉桥桥面结构进行了损伤识别仿真模拟.基于模态参数对损伤的灵敏度分析,选取了12个自振频率和损伤区域附近的6个振型分量作为构造网络输入的基本数据.网络的输出向量同时指示了损伤构件及其损伤程度.就模拟的10种损伤情况,当损伤程度达到60%以上时,有9种实现了正确的构件识别,半数以上给出了可以接受的损伤程度描述.

关键词：损伤检测、损伤构件识别、损伤程度识别、神经网络、斜拉桥

所属期刊栏目：23

分类号：TU312(建筑结构)

资助基金：辽宁省自然科学基金20022004;教育部留学基金JYB-04-1

在线出版日期：2006-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-22