【摘 要】
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结构健康监测系统通过对系统采集的特征信息的分析,判断结构当前的状态,常应用于建筑结构、机械工程领域中。其中,结构损伤识别系统是结构健康监测系统中核心的组成部分。利用人工神经网络实现结构的损伤识别,可以快速高效的对传感器采集的信息进行处理、分析,且伴随着相关技术的发展,有望实现对结构状态进行实时在线监测的目的。结合信息融合技术,基于人工神经网络的结构损伤识别系统能在噪声环境下,从大量、复杂的监测数据
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结构健康监测系统通过对系统采集的特征信息的分析,判断结构当前的状态,常应用于建筑结构、机械工程领域中。其中,结构损伤识别系统是结构健康监测系统中核心的组成部分。利用人工神经网络实现结构的损伤识别,可以快速高效的对传感器采集的信息进行处理、分析,且伴随着相关技术的发展,有望实现对结构状态进行实时在线监测的目的。结合信息融合技术,基于人工神经网络的结构损伤识别系统能在噪声环境下,从大量、复杂的监测数据中提取有效的特征信息,得到准确的结构状态判定结果。本文基于BP神经网络,结合信息融合技术,以某悬臂钢筋混凝土梁作为工程研究背景,对结构损伤识别技术进行了研究,本文主要研究内容如下:(1)基于人工神经网络的基本理论,给出了神经网络的网络组成以及网络特征输入与期望输出的表达方式,确定了BP神经网络的网络模型搭建流程,并基于神经网络基本原理与公式推导了BP神经网络的梯度下降法计算网络权值的公式。从融合信息的结构和层次两种角度,阐述信息融合的分类方式和常用信息融合算法,确定了用于人工神经网络的结构损伤敏感特征的选取依据。(2)采用ABAQUS有限元分析软件对钢筋混凝土梁进行分析,建立了一组无损伤梁以及六组损伤位置及深度不同的梁模型。确定了结构的部分特征参数,对模态分析的结果进行对比,绘制了结构的频率变化率、位移模态变化率以及MAC值曲线图,研究了不同参数在结构发生损伤时的变化规律。对模拟得到的结果进行分析可得,振型、位移模态以及模态频率在结构发生损伤时均有不同程度的变化,且对应不同阶数,变化率差别较大。(3)应用MATLAB软件,建立BP神经网络模型,利用处理后的不同工况下的特征信息,研究了基于单一类型的特征与基于信息融合技术的结构损伤识别与定位技术。最终结果表明BP神经网络对结构损伤的识别准确率较高,相较于仅考虑单一特征,信息融合技术的应用提升了网络对损伤识别的准确率。应用不同特征参数做损伤定位,仅有位移模态作为网络输入时,神经网络能对损伤进行准确定位。本文研究内容可为工程结构损伤识别提供参考。
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