基于神经网络的轮对损伤识别研究

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损伤识别问题的研究目的就是为了保证工程结构的可靠性和安全性,并为工程结构和设备的寿命估计和维护保养提供依据,这个问题是一直被工程界所关注的前沿问题。但是通过作者对近年来国内外大量文献的阅读,归纳和总结了损伤识别问题所采用的各种方法,至今尚缺乏令人满意的方法。 本论文首先利用振动和模态分析理论,运用ANSYS大型有限元软件对轮对进行模态分析计算,得出了裂纹大小和位置与频率、位移频响函数之间的对应关系,在此基础上,对得出的数据进行数据处理,得到论文所需要的样本数据。 论文以预制裂纹板为例分析了神经网络技术在工程结构损伤检测中的应用原理,回顾了其在工程结构损伤检测与诊断领域中的研究及应用过程,总结了国内外在该领域中的最新研究成果,并提出了一些目前尚未解决的理论与应用难题。论文通过理论分析,得出了轮对结构损伤前后的固有频率和位移频率响应函数的变化规律,并且该变化规律包含了结构损伤位置的信息和损伤程度的信息。论文在上述研究的基础上,对一个轮对模型的损伤状况进行了数值模拟分析,并采用合适的方法构造改进型BP神经网络的输入参数,应用训练后的神经网络对结构进行了损伤检测,得到了检测结果。 最后通过分析结果表明,应用神经网络的方法识别裂纹损伤是可行的,文中方法在工程结构的损伤检测中有较好的应用价值。
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