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| 基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法 | |
| 作者姓名： | 鹿婧 |
| 作者单位： | 安徽开放大学信息与建筑工程学院 |
| 基金项目： | 2022年安徽省高等学校自然科学研究项目(2022AH052684);;2021年安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2021A1256); |
| 摘 要： | 桥梁结构模态参数识别方法在识别过程中难以获得完整阶次,构造的基准模型不完整,导致识别结果出现误差,因此,设计一种基于多级神经网络算法的桥梁结构模态参数识别方法.使用多级神经网络对识别算法进行优化,建立交配池,利用交叉和变异算子对交配池中的参量个体进行识别,建立新的群体,利用信号匹配识别结构模态参数,选择模态确信准则(MAC)以及相位共线性指标(MPC)作为模态区分的辨别指标并计算,最后优化整体模态参数识别流程.方法性能测试结果表明,设计的基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法在不同采集方式下得到的参数误差更小,可靠性更高. |
| 关 键 词： | 多级神经网络 桥梁结构 模态参数 模态辨别指标 |