【摘 要】
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在城市化进程不断加快,建筑群更新换代背景下,建筑结构设计也转向大型化、复杂化。桁架梁在建筑施工领域的运用也愈加广泛,对于服役过程中可能遭受的人为、自然因素导致结构损伤,现有的检测手段多为肉眼观察,易产生人为误差。研究桁架梁的损伤识别自动化,提高识别准确率,对于避免严重事故的发生有着重要的研究和指导意义。论文提出基于曲率模态小波变换和神经网络的桁架梁损伤识别法。首先在ABAQUS软件建立了结构算例,
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究基金面上项目（2020JM-494）；
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在城市化进程不断加快,建筑群更新换代背景下,建筑结构设计也转向大型化、复杂化。桁架梁在建筑施工领域的运用也愈加广泛,对于服役过程中可能遭受的人为、自然因素导致结构损伤,现有的检测手段多为肉眼观察,易产生人为误差。研究桁架梁的损伤识别自动化,提高识别准确率,对于避免严重事故的发生有着重要的研究和指导意义。论文提出基于曲率模态小波变换和神经网络的桁架梁损伤识别法。首先在ABAQUS软件建立了结构算例,设置不同程度损伤工况,求得振型模态和频率数据,在MATLAB编写代码设计BP神经网络结构。其次在结构算例中对基于曲率模态做小波变换和神经网络的损伤识别法进行验证,确定了小波变换所用基函数及其分解尺度和分解周期。最后以西安市某产业研发孵化基地项目在役施工桁架梁为研究对象,设置12种不同位置损伤和112种不同程度损伤工况,将桁架梁按不同杆件类型进行分析,利用Lanczos法提取模态参数。计算得到曲率模态参数后做小波变换,通过曲率模态参数及小波系数图判断桁架梁损伤处。得到桁架梁频率数据输入已设计的BP神经网络,对桁架梁结构进行损伤程度识别。研究结论主要为:利用连续小波变换中的Gauss小波对数据处理的效果最好,从曲率模态、曲率模态差及相应小波系数图中均较明显的识别出了损伤发生的单元位置。曲率模态相比小波系数可以更直观的识别损伤位置,但曲率模态差及小波系数基本消除了支座对结果的影响,是最优的损伤定位指标。利用BP神经网络对桁架梁损伤程度识别,平行桁架结构算例识别程度在2%,识别误差百分比在2%以内。实例桁架结构复杂程度高于结构算例,但识别程度最高可达2%。识别误差百分比基本在7%以内,较好的实现了对桁架梁程度的识别。
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