桁架结构损伤识别的数据融合方法研究

摘要：

以数据融合技术进行桁架结构的单损伤和多损伤识别。通过研究基于频率的结构损伤理论，分析归一化的频率和损伤位置的关系；利用小波概率神经网络的算法对决策融合进行修正，建立基于小波概率神经网络的数据融合结构损伤识别模型。运用结构计算软件计算了一典型桁架结构的频率，并融合为小波概率神经网络算法的输入特征向量，并对桁架算例模型结构进行损伤识别。通过桁架不同位置的损伤情况，验证该方法的有效性，并提出工程应用中应注意的问题。研究结果表明，基于小波概率神经网络算法的数据融合技术是一种比较可靠的损伤识别方法，具有良好的工程应用前景。

关键词：结构损伤、桁架结构、损伤识别、数据融合、小波概率神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TU317(建筑结构)

在线出版日期：2013-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：129-132