基于模态参数和神经网络的结构损伤检测

基于Levenberg—Marquardt规则BP神经网络算法,利用频率变化量和曲率模态参数分别对框架结构损伤定位和定量识别问题进行了研究和实例分析。结果表明．它们均能对结构损伤进行预测,BP神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。     

基于L-M法BP神经网络的高填路堤地基沉降预测

针对高填路堤地基沉降预测中影响因素众多且存在高度的非线性，难以用解析式表达等特点，提出采用基于L—M（Levenberg—Marquardt）的BP神经网络法对高填方地基沉降进行预测，并通过对工程实例的网络训练和网络检验，得出BP神经网络计算值与实测值十分接近的结论，可充分证明L—M法BP神经网络在高路堤地基沉降预测中具有很好的实用价值。     

沥青混合料粘弹性参数测定方法的研究

摘要：以粘弹性力学理论为基础,采用Burgers模型模拟直接拉伸试验测定沥青混合料的粘弹性特性,提出了粘弹性参数确定的非线性规划数学模型,并给出该数学模型的Levenberg—Marquardt求解方法。     

小波包-神经网络在摆式列车倾摆控制系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆控制系统故障的特点，研究了神经网络结合小波包分析进行故障诊断的方法，采用小波包分解和信号重构的方法，将在摆式列车试验台上采集到的振动信号分解到不同的频带以提取有关的故障信息，并将振动信号各频带内的能量特征作为训练样本输入前向神经网络，用优于改进梯度下降法的Levenberg—Marquardt优化方法对网络进行训练，对倾摆控制系统的常见故障进行识别和诊断。实践表明，该方法对摆式列车倾摆系统故障的诊断是可靠的。     

基于Matlab的汽车动力系统参数辩识

简要介绍了使用Matlab辨识工具箱中最新添加的非线性灰箱进行辨识的一般步骤,通过对实际项目中的沃尔沃V70测量数据,应用非线性灰箱中Levenberg—Marquardt算法和函数进行辨识和仿真实验,得出了合理的系统参数,并根据辨识结果给出了仿真实验的数据和系统拟合的曲线,实验效果表明了工具箱的算法程序具有很好的实用性。     

磁流变阻尼器的神经网络建模及在半主动控制中的应用

应用神经网络技术建立了磁流变阻尼器的逆向模型,该模型含有4个输入神经元、1个输出神经元和15个隐层神经元．利用Bouc—Wen修正模型数值仿真生成数据,然后采用Levenberg—Marquardt法和OBS策略对逆向模型的结构进行训练和修剪．最后,将所建的磁流变阻尼器逆向模型应用于1／4车悬挂模型中,进行半主动控制的仿真分析．结果表明,所建立和优化的逆向模型可以较好地预测所需电流指令,应用于半主动控制中的效果明显．     

高阶DLMS型方法求解线性方程组

结合动态系统参数识别算法（LMS）和高阶两参数并行Jacobi型算法的优点，得到一种称之为高阶DLMS方法．该方法避免传统迭代方法求解线性方程组时使用逆矩阵参与迭代矩阵的构造，避免了矩阵求逆；同时对传统线性方程组要求系数矩阵必须为方阵加以推广，具有适用范围广、计算量少等优点．同时并讨论了算法的收敛性和最优参数的选取．     

大跨度曲线梁桥状态空间法分析

介绍状态空间法的基本理论、计算动力响应迭代格式和状态转换矩阵的算法。在有限单元法和状态空间法理论的基础上用MATLAB-SIMULINK仿真分析高架曲线长桥的地震反应,并和ANSYS软件分析结果进行对比验证。     

基于最小修正量法的振系物理参数识别方法

在分析振型矩阵关于质量和刚度矩阵加权正交性的基础上,利用振动频率和振型数据识别系统物理参数的最小修正量,借助Lagrange乘子法,求解约束条件下的质量与刚度矩阵误差加权范数为最小的优化问题,提出了以实测模态参数为基准的振系物理参数识别的计算方法,推导了完整和非完整2种试验模态参数情形下的物理参数识别计算表达式,给出了迭代算法,并对4自由度系统进行了模态试验及数值分析.分析结果表明:刚度矩阵和质量矩阵与真值非常接近,最大误差分别为0.086%和0.34%,因此,提出的方法具有很高的可靠性.     

M步Newton法的一种改进

在许多科学与工程计算问题中,需要求解非线性代数方程组.在诸多解法中,Newton迭代法及其变体M步Newton法是最主要、最常用的方法.通过对非线性方程组的迭代法引入Aitken加速技术,设计了一种非线性方程组的迭代解法的加速方法;将该方法与M步Newton法相结合,得到一种收敛速度快而且计算稳定的方法,并给出了具体算法;数值结果表明了新算法是有效的.此方法具有一定的广泛性,可以直接推广到许多已有的方法,如拟Newton法、M步离散Newton法及Brent方法等,均可在一定程度上改善这些方法的收敛速度和稳定性.     

基于RBFNN的铁路混凝土桥梁构件状态评估

介绍了RBF神经网络模型的结构和训练算法,提出了既有铁路桥梁构件的综合状态评估模型,根据RBF神经网络的自适应性和学习能力,成功的将RBF神经网络应用于既有铁路桥梁构件综合状态评估中去,并给出了便于获取,且能全面准确反映桥梁实际工作状态的输入参数.以某铁路线的若干组实测数据对RBF神经网络进行训练和测试,系统输出与期望输出吻合较好,证明了RBF神经网络评估既有桥梁构件综合状态的准确性、有效性和稳定性.     

连续刚构跨中下挠的参数影响分析

连续刚构箱梁桥是我国桥梁工程中最常的用桥型结构型式之一,已建成的此类桥梁中普遍出现了跨中下挠过大.影响连续刚构桥跨中下挠因素较多并且复杂.归纳了影响连续刚构挠度的主要参数.以白果渡连续刚构桥为背景,分析各种参数对连续刚构下挠的影响,在此基础上提出防治措施.     

连续刚构跨中下挠的参数影响分析

连续刚构箱梁桥是我国桥梁工程中最常的用桥型结构型式之一,已建成的此类桥梁中普遍出现了跨中下挠过大.影响连续刚构桥跨中下挠因素较多并且复杂.归纳了影响连续刚构挠度的主要参数.以白果渡连续刚构桥为背景,分析各种参数对连续刚构下挠的影响,在此基础上提出防治措施.     

基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别

提出了一种用于桥梁结构损伤识别的支持向量机方法。该方法以结构损伤前后的模态曲率差参数为支持向量机的输入参数,c-svc算法为损伤位置识别算法,ε-svr算法为损伤程度识别算法。最后以三跨连续梁桥为数值模拟算例,以存在单个及多个损伤单元为损伤工况,验证该方法的有效性,识别结果表明基于支持向量机和模态曲率的损伤识别方法能够准确识别出结构的损伤位置,损伤程度识别误差在4%以内。     

索道桥静力与横向稳定性分析

索道桥是以钢丝绳为主要受力构件的一种柔性悬索体系桥梁。利用有限元软件M IDAS建立某索道桥的空间计算模型,静力计算结果与试验实测值吻合良好。在计入主缆几何刚度的基础上,开展桥梁空间横向稳定性分析,提出多种提高其横向稳定性的方案;通过不同方案下桥梁横向稳定性对比,从中推出最优方案。分析方法与结果可为同类索道桥的设计与施工提供参考。     

大跨径钢箱提篮拱桥的施工监控与仿真

结合某拱桥工程实例,介绍了中承式钢箱提篮拱桥施工监控的内容。利用有限元建立全桥模型,对其成桥阶段的结构应力进行了仿真分析和研究。在此基础上,对多个结构参数进行了敏感性分析,得出显著影响该桥线形和内力变化的敏感性参数,并据此提供监控意见。     

大跨钢管砼拱桥施工控制的理论与实践

介绍钢管砼拱桥的施工控制理论 ,包括施工控制的分析方法与参数识别 ,拱肋节段安装时控制高程的计算以及砼浇筑时应力调整技术 ,提出施工控制的重点和参数识别的阶段 .并将此应用于武汉江汉五桥施工控制中     

缓和曲线正交拟合的Levenberg-Marquardt算法

为了由测量点识别既有线路中的缓和曲线参数，研究了基于参数方程的缓和曲线正交拟合迭代优化方法. 首先，通过特征值分析，阐明了由于病态性的存在，在迭代过程中，常规的Gauss-Newton （GN）算法会发散. 其次，提出了双目标优化模型，将GN算法与最速下降法结合，确定了正交拟合缓和曲线的Levenberg-Marquardt （LM）算法. 同时提出了在寻优过程中，评估当前迭代位置距离最优位置的远近来动态设置LM参数. 最后以一段缓和曲线的实测点为例，随机取样了5 000例初值，采用蒙特卡罗方法对比了GN算法和LM算法拟合缓合曲线的性能. 试验结果表明:GN算法拟合缓合曲线不收敛；对于不同的初始值，LM算法都收敛到相同的最优值，体现了LM算法具有良好的稳健性；LM算法的迭代次数最少为5次，最大为50次，平均为16.8次，迭代次数和初值与最优值位置的远近相关.      

大跨度石拱桥检测与加固技术初探

我国公路石拱桥的桥龄大部分都在50年左右,原有设计荷栽标准已不能满足现有公路繁重的交通量要求,故对现有旧石拱桥进行检测评价,并且提出相应的加固维修方法是十分必要的.     

桥梁混凝土结构裂缝控制探讨

在桥梁混凝土结构中,裂缝是最常见的病害,这一病害使工程的质量大打折扣。鉴于此,分析总结桥梁混凝土裂缝产生的原因,并提出解决措施,以防止混凝土裂缝带来的不良后果,提高桥梁工程的质量。