基于概率神经网络的钢桁梁桥螺栓脱落损伤定位识别研究

摘要：

建立钢桁梁桥的ANSYS有限元模型,将钢桁梁桥按几何位置划分为4个子结构,通过概率神经网络将螺栓脱落损伤定位在子结构内.通过降低杆端单元的抗弯刚度来模拟螺栓的脱落损伤,并选择曲率模态变化率作为概率神经网络的输入参数.通过数值模拟,分析不同训练样本下概率神经网络对螺栓脱落损伤的定位识别结果.结果表明:Spread值对概率神经网络的识别正确率影响很大,须通过试算合理取值;训练样本数量相同时其损伤程度对概率神经网络识别结果的影响很小;使用足够多的单损伤样本对概率神经网络进行训练后,对单损伤和多损伤定位识别的正确率均高达90％以上.

关键词：钢桁梁桥;螺栓脱落;数值模拟;概率神经网络;损伤定位;子结构;曲率模态变化率;Spread值

所属期刊栏目：61

分类号：U448.21+1(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金51678032

在线出版日期：2021-09-07（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：54-58