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该文基于神经网络损伤识别分析理论,以成都市清水河自锚式悬索桥为例,对将BP网络算法应用于悬索桥损伤识别的效果进行了分析研究。分析研究表明:BP神经网络不仅能对单一构件不同程度损伤进行有效识别,对两个构件的不同程度损伤也能进行一定程度的识别,并且可以同时进行损伤位置与损伤程度的识别。 相似文献
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基于模态分析理论和神经网络的斜拉桥拉索损伤识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将振动模态分析和神经网络技术结合起来,以振动模态构造的损伤标识量作为神经网络识别输入的特征参数,进行结构健康监测。根据云阳长江公路大桥设计资料,考虑桥梁拉索结构的单构件损伤、2个构件损伤、3个构件损伤3类损伤工况,分别采用了模态频率、位移振型模态、曲率模态3种指标作为神经网络的输入参数,共建立9个BP神经网络模型进行了桥梁损伤识别的研究。研究结果表明基于振动模态分析理论和BP神经网络的桥梁损伤识别方法可用于识别斜拉桥拉索结构的损伤位置和损伤程度。 相似文献
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通过ANSYS有限元软件得到结构位移模态分析数据,对于木框架结构在不同损伤工况下进行了模态曲率分析,研究表明模态曲率指标对于木框架的损伤比较敏感,能准确判断木框架损伤发生的具体位置,为研究木建筑结构的损伤识别奠定了理论基础。 相似文献
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结合神经网络技术进行了斜拉桥损伤分步识别的系统性研究,提出了具体的斜拉桥损伤分步识别过程,给出了每一识别步骤中适当的损伤识别参数.可实现斜拉桥主要构件即拉索和主梁中损伤的有效识别.采用概率神经网络确定损伤构件的类型,采用径向基函数(RBF)网络实现损伤的定位定量分析.针对润扬大桥斜拉桥的损伤模拟分析表明:将测试数据进行平均计算可以大大降低噪声对于概率神经网络识别结果的影响;噪声水平对2个径向基函数网络的损伤位置和损伤程度的识别能力方面的影响较小.采用不同的神经网络分阶段实现大跨斜拉桥的损伤识别,不仅提高了损伤识别的效率和准确性,而且增强了损伤识别方法在实际结构中应用的可行性. 相似文献
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