基于BP神经网络的融合参数结构损伤识别研究

摘要：

@@ 1 概述
结构损伤识别及诊断是当前的研究热点.由于动力损伤诊断方法较传统的诊断方法(如目侧及外观检查、无破损或半破损试验、现场载荷试验等)具有较易实施、测试速度快、对结构不造成新的损伤、可在结构的层次上把握整体信息等优点,因而受到广泛关注.但结构损伤识别属于振动反问题,而反问题通常是不适定的,即结构动力特性测试的微小误差都有可能导致参数识别结果发生很大变化,另一方面,大型结构的测试数据通常是不完全、不精确的,这就使得现有的结构损伤识别及诊断方法在工程实际应用当中受到了限制.

机标关键词：神经网络、融合、参数识别、结构损伤识别、BP Neural Network、诊断方法、现场载荷试验、振动反问题、动力特性测试、整体信息、微小误差、外观检查、实际应用、破损试验、动力损伤、大型结构、测试速度、测试数据、工程

分类号：TU4;TU3

在线出版日期：2005-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：80-81