基于神经网络技术的结构损伤检测

结构损伤会导致其振动频率的变化，因此测量结构振动频率可以判断结构是否存在损伤，同时，基于频率测量的结构损伤识别方法具有测试简便，精度较好的优点。在分析结构固有频率的基础上，把结构损伤识别问题分为损伤辨别、损伤定位、损伤程度标定3个子模块，对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量，并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别。将BP网络和频率相结合进行了矩形梁的损伤检测，计算分析结果表明，该方法在结构损伤检测中具有较好的识别效果。最后对神经网络方法在损伤检测中的发展前景作了展望。     

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

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。     

径向基网络在简支梁损伤识别中的应用

对简支梁进行了损伤分析,研究了不同损伤工况下的频率变化率和模态振型曲率变化,并采用径向基神经网络对结构进行了损伤识别研究,研究中采用了三种方案:仅利用频率变化率;仅用第1阶模态曲率变化;综合使用前3阶频率变化率和模态曲率变化.结果表明,基于动力参数和径向基神经网络的结构损伤识别方法能够准确地识别结构的损伤程度,神经网络...     

基于斜拉索张力测定的斜拉桥健康诊断

应用试验校正的高精度三维有限元模型,对斜拉桥主梁结构损伤位置识别的斜拉索张力指标进行了研究。模拟12种可能的损伤情况,研究了基于斜拉索局部模态基频构造索张力指标的方法,索张力指标对各损伤情况下损伤位置的识别效果和对损伤程度的敏感性。结果表明,用斜拉索局部模态基频所构造的张力指标对不同的损伤程度呈现较好的稳定性和灵敏性,对模拟的12种损伤情况的正确识别率可达75%。该方法的突出优点是只需测量斜拉索局部振动模态的基频,就能获得较好的损伤识别效果,比其他面向损伤检测的测量容易得多。该方法可十分方便地推广应用于悬索桥加劲梁结构的损伤定位,具有较高的实用价值。     

梁桥损伤识别的神经网络设计

神经网络已经越来越地到基于振动的结构损伤识别中。论文讨论了梁桥损伤识别的ＲＢＦ神经网络。扩大了输入向量和损伤分段的选择，取得了很好的识别效果。     

基于新奇检测技术的桥梁结构损伤预警方法

结构损伤预警是实现损伤检测策略的第一步,是进一步进行结构健康诊断的基础。大量的研究证明新奇检测技术可以较好地应用于结构的损伤预警。探讨了应用前馈BP网络(Feed-forward back-propagation network)实现新奇检测技术的方法。以结构的自振频率为作为网络的基本输入,对斜拉桥结构进行了损伤预警模拟研究。该方法的优点是不依赖于数值模型。对神经网络的训练仅需要健康结构的若干实测频率。模拟研究表明,该方法具有较高的实用价值。导致频率2.5%以上变化的损伤情况,均可给予预警。模拟了14种损伤情况,每种损伤考虑2种损伤程度。通过多指标策略,预警同时还在一定意义上指示损伤程度。     

土木工程结构损伤识别研究

结构损伤识别是近年来国际上的研究热点。阐述了实施土木工程结构损伤识别的必要性,在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法、小波分析法进行了分析和比较,最后阐述了结构损伤识别领域目前存在的主要问题和未来的发展方向。     

应用移动质量法的结构损伤小波识别方法

为提高结构损伤识别的精度,充分发挥小波识别在特征提取、信号奇异性检测、信号降噪等方面的独特优势,提出采用移动质量多次检测法的结构损伤小波识别方法。该方法采用移动质量块在不同位置对桥梁进行多次测量,利用各次测量的频率值的变量来确定桥梁结构的其他模态参数,从而确定桥梁的局部单一和多处损伤情况。采用数值算例对该方法进行验证,结果显示,对简支梁的单一和多处损伤识别效果明显。     

基于频率下降率的刚性路面脱空自适应神经网络识别研究

为快速而又有效地进行无损检测(NDT)，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经冈络算法．及刚性路面脱空识别特征参数的选取，提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟，同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系，分别获取训练样本数据，通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出，采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。为用声学特征进行刚性路面脱空等缺陷识别提供了理论和实验依据。     

轮毂电机驱动电动微型车车内噪声道路试验分析

通过道路试验的方法针对四轮轮毂电机驱动电动微型车车内噪声问题进行振源、传递途径以及主要贡献板件识别.分析中分别加速工况、回馈制动工况和匀速行驶工况下车内噪声和结构振动信号进行测量,通过对试验数据时间域、频率域、阶次跟踪分析发现:轮毂电机引起的6阶振动是车身结构振动和车内噪声的振源;不同频率范围内车身各结构板件对车内噪声有不同的影响并进行了相关的分析.试验结果对轮毂电机驱动电动车的进一步开发具有参考价值.