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讨论了将频响函数与神经网络相结合的损伤识别方法,利用主成分分析抽取频响函数的特征向量作为神经网络的输入.选择了无教师学习的自组织映射神经网络.最后利用钢箱梁模型在各种模拟裂缝状态下的振动响应数据对网络进行了训练和测试,测试结果表明该方法可以有效地对裂缝损伤进行定位和定量识别.
基于FRF和SOM网络的钢箱梁焊缝损伤识别
【摘 要】
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讨论了将频响函数与神经网络相结合的损伤识别方法,利用主成分分析抽取频响函数的特征向量作为神经网络的输入.选择了无教师学习的自组织映射神经网络.最后利用钢箱梁模型在
【机 构】
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光纤传感与信息处理教育部国家重点实验室 武汉理工大学 武汉 430070
【出 处】
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第六届全国信息获取与处理学术会议
【发表日期】
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2008年期
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