基于模态应变能和BP神经网络的混凝土框架结构损伤识别

采用模态应变能变化率和BP神经网络的两步损伤识别方法,对钢筋混凝土框架结构进行损伤识别研究.首先,利用单元的模态应变能变化率作为结构损伤定位因子,运用通用有限元ANSYS的APDL语言编制程序,计算模态应变能变化率;然后,利用BP神经网络进行损伤程度识别.该方法将二者优点相结合,并克服了单纯利用模态应变能难以准确计算损伤程度以及单纯利用BP神经网络样本巨大的困难.数值仿真结果表明,该方法适用于框架结构的损伤识别.     

基于神经网络铝板机磁阻抗结构损伤识别

提出一种将机磁阻抗技术用于金属板结构健康监测的方法,并使用BP神经网络数据处理技术实现金属板损伤程度的定量识别.首先,建立铝板与磁致伸缩材料构成的机磁阻抗模型,并推导出模型的耦合电阻抗表达式.然后,利用有限元软件ANSYS建立耦合系统的三维模型,并通过有限元谐响应分析方法得到铝板在缺陷尺寸从5mm变化到13mm的机磁阻抗谱.同时,建立BP神经网络模型,对缺陷尺寸为7 mm和12 mm的机磁阻抗谱进行验证.结果表明,神经网络能够准确识别出铝板缺陷的损伤级别.在铝板机磁阻抗检测中使用神经网络进行数据处理,不仅可以实现缺陷尺寸的精确定量,而且还具有较高的稳定性.     

基于神经网络的斜拉索损伤识别研究

以一模型桥为背景,探讨了斜拉索损伤定位以及损伤程度确定的方法.基于ANSYS有限元模型,采用RBF网络,模拟了斜拉索的损伤情况.以不同损伤程度下自振频率和局部模态作为神经网络的训练与测试输入样本,由神经网络的输出来指示损伤位置和损伤程度,并与BP神经网络的识别效果进行比较.     

大跨度桥梁施工过程中参数识别的BP神经网络方法

针对预应力混凝土大跨度桥梁的主梁参数反馈分析，改进和调整了传统的BP神经网络算法，结合斜拉桥工程实例，介绍了将BP神经网络方法应用于大跨度桥梁施工过程中的主梁物性参数的识别修正。     

铁路钢板梁桥的损伤识别与诊断研究

根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断.     

BP神经网络技术在独塔斜拉桥施工控制中的应用

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统。本文通过一工程实例,以BP神经网络技术为基础,对影响斜拉桥线形的各种参数（主梁混凝土弹性模量和容重）进行参数识别及主梁标高的预测。实例表明：该方法对主梁施工标高有较好的预测精度。     

面向损伤识别的独塔斜拉桥模型的设计与分析

模型试验方法是桥梁结构损伤识别研究的一种重要手段。以某虚拟的独塔斜拉桥为原型,面向损识别设计制作了独塔斜拉桥试验模型。试验模型各主要构件（主梁、主塔、斜拉索）均独立加工制作,其中主梁选用铝合金材料,截面采用箱形,划分为不同长度的阶段,各节段均采用螺栓连接。通过改变节段板厚的方法实现主梁不同损伤程度的模拟,不同位置的损伤通过更换不同位置的板厚实现,从而方便的实现了模拟模型斜拉桥主梁的各种损伤状态。采用特殊的设计实现了斜拉桥结构索力的实时测试。对模型进行了静态试验,并与有限元模型计算的结果进行了对比分析。试验研究与数值分析为今后的损伤识别研究奠定了基础。     

基子BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例,对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究,结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能.     

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

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。     

基于小波-人工免疫算法的框架结构损伤识别

提出了小波-人工免疫算法的概念,建立了框架结构有限元模型。采用Lanczos法,对结构进行模态分析,得到了含损伤框架结构的应变模态。运用小波分析方法,对结构的模态参数进行连续小波变换,得到了小波系数图,并通过图形中的奇异点来识别框架结构的损伤位置。以基于结构的频率和模态振型所建立的目标函数为抗原,以小波识别出的损伤单元损伤程度(即问题的解)作为抗体,运用人工免疫算法,进行全局寻优迭代计算,实现对结构损伤程度的识别。以平面框架结构为例进行计算,分析结果表明:该方法能够有效识别结构的损伤位置和损伤程度。     

BP神经网络在健康监测基准模型损伤识别中的应用

本文针对ASCE提出的健康监测基准问题的结构模型,分析了基于固有频率的结构损伤识别方法,使用MATLAB软件模拟不同的结构损伤情况,根据得到的固有频率构造BP神经网络输入参数并进行相应的训练,通过神经网络对结构损伤分步分层次的进行诊断。通过数值分析结果说明这种方法可以取得较好结果,也进一步说明神经网络技术是进行结构损伤识别有效方法。     

基于BP神经网络的轮胎花纹沟槽识别

针对传统轮胎花纹沟槽识别算法存在数据特征提取困难、数理运算步骤复杂等问题,基于BP神经网络对生成的不同沟槽类型的轮胎胎冠线数据集进行反复训练,得到BP神经网络轮胎花纹沟槽识别模型。将轮胎胎冠线数据集随机划分为训练集、验证集和测试集,通过试验验证BP神经网络识别模型对轮胎花纹沟槽的识别性能,由混淆矩阵得到模型的正确识别率为94.9%。从3、4沟槽轮胎中获取实际胎冠线样本数据测试BP神经网络识别模型的实际识别效果,6条胎冠线上的花纹沟槽数量全部识别正确。基于BP神经网络识别轮胎花纹沟槽数量具有可行性。     

基于BP神经网络的公路平曲线自动识别分析

针对公路平面线形自动选择技术中的平曲线识别展开研究,首先根据平曲线的识别原理设计平曲线的识别过程,然后建立基于神经网络的曲率图识别模型,该模型以曲率图的特征向量为输入,以曲率图的识别向量为输出,并采用试算法确定隐层的神经元个数,最后进行案例分析。     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

径向基网络在简支梁损伤识别中的应用

对简支梁进行损伤分析,研究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损伤识别研究。研究中分别采用频率变化率、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3种方案。结果表明,基于动力参数和径向基网络的结构损伤识别方法能够准确识别结构的损伤程度;神经网络的输入参数选择对结果有较大影响,综合使用频率变化率和模态曲率变化方案的识别效果最好。     

结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究

针对BP神经网络存在收敛到局部极小问题,研究了直接利用遗传算法训练BP网络的方法和结合遗传算法训练网络初始权值的BP算法;通过简单异或问题说明了第一种方法所需训练时间较长;将第二种用于解决结构损伤识别问题,得到较好结果,说明利用遗传算法训练初始权值可以克服BP神经网络局部极值点问题,加快网络的收敛速度。     

基于模态应变能变异指标的斜拉桥模型损伤识别研究

基于动力测试采用模态应变能变化率方法对一座独塔斜拉桥模型进行了损伤识别实用性研究,识别过程基于动力模态分析,激励方式包括车辆激励、环境激励和冲击激励.从识别得到的各阶试验模态的模态应变能变异指标的计算结果可知:在合适的激励条件下,模态应变能指标可以识别梁式结构主梁的损伤位置和大小关系;激励的充分条件会影响模态应变能指标的识别效果,冲击激励产生的激励较充分,因而损伤识别的效果最好;各阶试验模态包含的损伤信息完备程度不同,建议综合多阶模态应变能变异指标的计算结果进行损伤识别.     

考虑温度效应的简支梁桥损伤识别方法研究

基于模态频率的损伤识别方法得到了广泛的应用,而温度往往会掩盖桥梁损伤造成的模态参数变化.通过建立简支梁有限元模型,改变混凝土弹性模量进行模态分析,得出了温度和损伤作用下的简支梁模态频率.结合BP神经网络,对温度影响下的简支梁桥损伤进行了有效识别.