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提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献
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小波能量商在汽车发动机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
考虑发动机断火之后对振动信号的影响,基于4层小波包分解重构信号能量,构造了小波包能量商无量纲指标.通过该指标提取发动机断火前后信号的能量特征作比商,充分考虑了断火之后振动信号能量的阶跃特性,定量分析断火后信号能量变化的程度.采集东风EQ6100汽油发动机缸体正常、活塞敲缸异响、活塞销异响以及曲轴轴承异响等4种工况的振动信号,并应用小波能量商指标对试验信号进行分析,取得很好的效果.试验结果表明,小波能量商可以对发动机不同故障准确地识别分类. 相似文献
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基于间接测量技术,采用国际标准化组织建议的功率谱密度函数(PSD)模拟路面粗糙度等实际因素在车桥耦合模型中的影响,提出一种通过检测车辆在桥梁上运行,并利用安装在检测车辆上的传感器所得的动力响应信号来识别梁弯曲刚度,进而进行结构损伤识别的间接测量新方法。考虑到应用该新方法过程中路面粗糙度等实际因素易产生不利影响,提出利用车频及车辆阻尼比相同的2辆检测车位移信号相减的方法来消除路面粗糙度产生的影响。首先通过理论推导对该方法进行理论验证,接着采用数值模拟的方法分别对采用该方法消除路面粗糙度影响的可行性、桥梁损伤位置识别的可行性以及损伤程度识别的可行性进行验证,最后采用该方法进行实桥实测试验。研究结果表明:所提方法可以有效消除路面粗糙度等实际因素对间接测量技术的不利影响,可以有效地识别梁弯曲刚度,进而达到桥梁损伤识别的目的,有助于推动基于动力测试的间接测量技术在桥梁结构损伤识别工作中的实际应用。 相似文献
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基于新奇检测技术的桥梁结构损伤预警方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于斜拉索张力测定的斜拉桥健康诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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大多数在役钢桥的致损荷载信息缺失,根据不完备监测检测信息重构结构的疲劳损伤状态,是确保结构服役安全的基本前提。基于部分疲劳开裂信息反向重建等效致损荷载信息,提出了致损荷载信息缺失条件下的在役钢桥疲劳损伤状态重构方法。首先通过线性损伤累积理论和等效结构应力评估方法计算不同荷载工况下的疲劳敏感构造细节疲劳损伤累积;以钢桥服役期间疲劳损伤监测检测获得的疲劳裂纹检测结果为约束条件,将荷载工况的线性组合作为等效荷载历程,实现了在役钢桥结构的疲劳损伤状态重构;通过模型试验对所提出的疲劳损伤状态重构方法进行了验证。研究结果表明:基于疲劳裂纹损伤信息,在致损荷载信息缺失条件下重构得到的疲劳敏感构造细节损伤状态重构结果与试验结果吻合,证明了致损荷载信息缺失条件下实现疲劳损伤状态重构的可行性和所提出方法的有效性,为在役钢桥的实际疲劳损伤状态评估提供了新思路和新方法。 相似文献
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为进一步提高利用非接触式影像监测大型桥梁安全状态的精度与效率,实现结构健康监测系统兼有经济、可信且全息的技术理论优势,提出依据结构全息影像序列数据的非接触式机器视觉远程智能感知进行桥梁结构全息几何形态监测的方法。通过单机自动巡转桥梁立面动静影像全息监测系统试验装置获取试验桥在各损伤/作用工况下的原始动静影像数据,根据序列数据在时间、空间上具有强关联信息的特性,分别构建降噪及抗扰动单元、欧拉运动放大单元及运动信息提取单元进行全息几何形态测量,以历次试验监测数据为样本数据集,利用分层思想依次建立数据抽样和结构几何信息间映射的数学网络模型,经结构设计不断训练、调试与优化桥梁力学行为智能感知网络,最后获取试验桥在试验过程中的全息变形、全息变形包络谱、全息位移时程曲线。研究结果表明:该方法获得的数据与传统的常规接触式传感器实测值基本吻合,试验桥在各工况下的曲线变化趋势基本一致,全息变形测量值平均误差12.21%,全息变形包络谱测量值平均误差9.06%,全息位移时程曲线测量值平均误差8.55%,对环境规律噪声信号筛除效率为81.9%,基于非接触远程智能感知的桥梁形态监测真实、连续、敏感、较为准确地反映了结构在各损伤/作用工况下的真实形态变化,可为后续进一步研究结构状态演绎以及损伤智能化识别方法奠定基础。 相似文献