基于结构响应统计特征的神经网络损伤识别方法

摘要：

提出一种采用结构动态响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法,并对其进行了数值模拟和实验验证.首先,通过敏感性分析,分析了采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的可行性;然后数值模拟了一三跨连续梁采用结构位移方差作为损伤指标的神经网络损伤识别过程,其结果表明,经过训练的神经网络可以准确的识别出单损伤和多损伤工况中的损伤位置和损伤程度;最后进行一组两端固定的简支梁模型实验来验证所提出损伤识别方法的有效性.实验结果表明,对于单损伤工况,神经网络可以准确地识别出结构中损伤位置和损伤程度,对于双损伤工况,神经网络可以准确地识别出损伤位置,而损伤程度识别略有偏差.最后得出结论,采用结构动力响应的统计特征作为损伤指标的神经网络损伤识别方法是可靠有效的.

关键词：损伤识别、人工神经网络(ANN)、统计特征、动态响应、损伤指标、模型实验

所属期刊栏目：24

分类号：U441+.4;O346.5(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金50425824;国家自然科学基金50278064;50578109

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-7,42