基于神经网络的建筑结构损伤识别方法
建筑结构损伤识别是对建筑结构进行损伤检测的重要一步.针对建筑结构损伤识别中的损伤位置和损伤程度识别难的问题,依据损伤前后的建筑结构固有频率发生变化理论,提出了基于BP神经网络的建筑结构损伤识别的方法.以一幢14层框架结构为研究对象,通过仿真计算建筑结构损伤前后各阶固有频率,提取其固有频率变化量作为BP神经网络的输入参数来训练、测试网络,对建筑结构进行损伤识别.实验结果表明,该方法能够很好的识别建筑结构的损伤位置和程度,可以将损伤位置定位到所在楼层,对构件损伤程度识别的相对误差可控制在3%以内.该方法的提出可为复杂建筑结构的在线监测和损伤识别、预测提供参考依据,也为进一步实现实际建筑结构中通过频率测试对建筑结构的健康状况进行评测奠定理论和方法基础.
建筑结构、损伤识别、BP神经网络、固有频率
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TU31(建筑结构)
天津市高等学校科技发展基金计划项目20140411
2015-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
287-290