基于BP神经网络的中等跨径桥梁损伤识别探讨

针对中等跨径桥梁中的损伤识别不敏感问题,运用BP神经网络进行中等跨径桥梁结构损伤识别。利用MIDAS/Civil分别建立三跨连续变截面箱梁完好及不同损伤状态下有限元模型,分析桥梁不同状态下的特征值,发现中等跨径桥梁对结构损伤的敏感性依次为振型竖向位移固有频率;将参数化的结构固有频率及振型作为BP神经网络的输入、损伤位置和损伤程度作为输出进行神经网络训练,对各工况下损伤位置和损伤程度进行识别,发现识别效果较差,通过获取中等跨径桥梁的自身特性,利用BP神经网络难以识别结构损伤,需探索合适的损伤识别参数及适用于中等跨径桥梁的方法。     

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。     

基于模态频率应变能熵和Tent—SSA—BP神经网络的桥梁损伤识别方法的研究

针对服役中的中小型梁桥因环境和材料因素影响易发生损伤的问题，提出了一种融合模态应变能、频率和信息熵的桥梁损伤识别的方法。该方法首先提取出桥梁的模态参数，通过公式得出模态频率应变能熵，对梁进行单点和多点损伤定位分析。其次，利用混沌tent映射，优化麻雀搜索算法的权阈值，调整寻优能力，并且将麻雀搜索算法(SSA)和混沌优化过后的麻雀搜索算法(Tent—SSA)分别优化BP神经网络。最后，将熵值变化率作为输入数据放进神经网络中训练，输出简支梁桥的损伤程度，做出定量对比分析。使用有限元软件进行算例分析的结果表明，模态频率应变能熵能精确定位损伤的位置，对损伤的敏感度较强，解决了识别过程中的非线性问题；同时，优化过后的BP神经网络对损伤识别的准确率更高，预测效果更好。     

连续梁结构损伤识别的小波神经网络方法研究

以含损伤的连续梁结构为研究对象,研究了识别结构损伤位置和损伤程度的小波神经网络方法。通过有限元分析和Lanczos法计算得到损伤结构的曲率模态参数,再利用曲率和应变的关系得到应变模态参数。根据连续小波变换理论并用Matlab小波工具箱,得到小波系数模极大值并判断出结构损伤的位置。以此为基础,将小波系数模极大值作为BP神经网络输入参数构造神经网络,通过损伤程度与小波系数模极大值之间的非线性关系,由神经网络的输出参数确定结构的损伤程度。建立了一种既能识别结构损伤位置又能确定损伤程度的小波神经网络方法。通过对一含裂缝的三跨连续梁的损伤识别计算分析,验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络算法的悬索桥损伤识别研究

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。     

基于模态识别的波形钢腹板箱梁损伤位置研究

为解决波形钢腹板箱梁损伤识别和损伤定位问题，以上海塘大桥工程中波形钢腹板箱梁为研究对象，采用Ansys Workbench有限元建立波形钢腹板箱梁损伤结构计算模型，结合BP神经网络学习和重复训练功能，对波形钢腹板箱梁损伤前后的模态进行重复训练和计算，探索波形钢腹板箱梁损伤程度和位置与模态参数之间的变化规律。研究表明：波形钢腹板箱梁损伤后模态参数呈现下降趋势，不同程度和位置损伤后对模态参数影响存在一定的差异性，结构损伤程度与模态参数下降呈线性关系，训练后的BP神经网络对波形钢腹板箱梁损伤识别误差在3%范围内，验证了训练后的BP神经网络对波形钢腹板箱梁损伤识别的可靠性和准确性。     

基于结构振动的中承式拱桥吊杆损伤识别

吊杆是中、下承式拱桥的主要受力构件,其结构损伤影响桥梁的安全,因此,吊杆的损伤识别是结构健康监测的重要工作之一。本文以一座柔性桥面系中承式拱桥为对象建立了三维空间有限元模型并以锈蚀、断丝等引起的吊杆截面缺损作为损伤指标,通过数值模拟研究了结构振动特性与吊杆损伤之间的相关性。研究结果表明,模态曲率对结构损伤较为敏感,损伤识别的效果较好并在此基础上提出了综合运用结构自振频率变化、桥面结构模态曲率变化以及吊杆内力变化进行柔性桥面系中承式拱桥吊杆损伤识别的实用算法。     

桥梁结构运营模态参数识别方法对比

为比较不同桥梁运营模态分析理论和方法在实际桥梁长期运营中的识别效果和效率,以某大跨度斜拉桥健康监测系统1年的实测数据为依托,用探索性数据分析方法对桥梁实测数据进行评判,从实测数据中筛选符合识别方法基本假定的数据,分别运用频域和时域运营模态参数识别方法识别该桥主梁和斜拉索12个月的运营模态参数,并对识别结果进行对比分析。分析结果表明:不同构件可采用不同的识别方法,基于自适应总体平均经验模态分解的数据驱动随机子空间法对运营状态下斜拉桥主梁的密集模态参数识别效果最好;峰值拾取法能准确、快捷地识别运营状态下斜拉索的模态参数。     

基于神经网络技术的斜拉桥损伤分步识别方法

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.     

三跨系杆拱桥的自振特性分析

以一个60 m+120 m+60 m的三跨系杆拱桥为基本模型,运用大型结构有限元分析软件ANSYS12为其建立了有限元分析模型,并且使用模态分析的方法对桥梁上部结构进行分析,计算出桥梁前20阶的自振频率以及周期,并在此基础上得出桥梁成型状态的振型图。通过分析振型图特点得到三跨系杆拱桥的自振特征,所得结论可为三跨系杆拱桥设计及抗震分析提供相关依据。     

城市轻轨连续刚构桥动力特性分析

自振频率、振型等是反映桥梁结构动力特性的模态参数,是评价桥梁动力性能的重要依据。以某轻轨连续刚构为例,采用大型桥梁专业分析软件MIDAS建立该桥的有限元计算模型,对其进行模态分析,得出相关模态参数,其计算结果可供桥梁设计和成桥检测时参考。     

环境激励下桥梁结构模态识别与损伤检测的新方法

已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别精度相对较高,而对位移模态的识别则误差较大。本文提出一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并给出利用以曲率形式表示的单元模态应变能对结构进行损伤标定的基本方法。最后,通过数值模拟对该方法的有效性进行说明。     

桥梁健康监测技术研究现状及展望

为进一步推进桥梁健康监测技术的发展,保障桥梁运营安全,依据近20年国内外桥梁健康监测（BHM）领域的学术研究现状,总结了BHM在系统及适用性、结构损伤监测算法、监测数据预处理、损伤结构安全预警及数字孪生技术方面取得的最新进展,确定BHM技术目前的研究热点和未来的发展方向。综合分析表明：在BHM系统及适用性方面,研究结构响应参数与健康指标的关联机制,研发长寿命非接触自动采集的智能传感装置,建立针对多源数据采集、传输、存储、分析、评价、预警于一体的自动化、网络化、智能化综合系统是重点研发方向;在结构损伤监测算法方面,设置针对异质场景的不同人工神经网络及修正方法选择建议集,针对多源信息流构建基于数据驱动与模型修正实时交互的多层级耦合智能算法是主要研究热点;在监测数据预处理方面,进一步研发基于深度学习的多源异构数据融合方法,建立复杂环境影响下的损伤结构动态信号提取算法,实现结构监测数据的精准分离是未来研究的热点;在损伤结构安全预警方面,研究重心集中于预警指标和预警体系的建立以及基于可靠度理论与监测数据的常规损伤安全评估,以结构监测数据反映总体力学行为并结合局部损伤的智能检测信息进行服役性能评价是未来的主要发展方向;数字孪生技术在BHM中尚属起步,将数字孪生技术融入多层级复合算法,建立结构多源异构大数据智能融合机制,形成数字联通、实时互动的智能化桥梁运维监测体系是重要发展方向。     

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...     

桥梁结构动力特性的有限元分析与试验研究

固有频率、振型等是反映结构动力特性的模态参数,是评价桥梁动力性能的重要依据。本文以西基桥为例,基于ANSYS平台建立了该连续刚构桥梁的有限元计算模型,并对其进行模态分析,得出了相关模态参数。在此基础上结合自由振动和环境随机振动测试结果,对该桥的自振特性进行了分析。结论可为同类型桥梁的动力特性分析提供参考。     

斜拉桥地震响应分析中比例阻尼参考振型的选取

为了研究比例阻尼参考振型选取对斜拉桥地震响应分析结果的影响,应用考虑结构阻尼比分布影响的振型应变能比例阻尼理论,选取不同Rayleigh阻尼比参考振型进行了比较分析。根据反应谱的概念提出了一种比例阻尼参考振型选取的重要度指标,应用应变能比例阻尼理论得到振型阻尼比,将其作为已知条件,以杭州湾跨海大桥北航道桥设计方案(斜拉桥)为背景,研究了比例阻尼参考振型选取的重要度指标及其适用性。结果表明:大跨度斜拉桥阻尼比组成复杂,各阶振型的阻尼比差别较大,分布很不均匀,很难利用少数几个参考振型的阻尼比全面反映斜拉桥的阻尼比特性。