【摘 要】
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针对目前输电塔结构损伤识别中需要布设大量传感器的问题,提出了基于互相关函数幅值和支持向量机（support vector machine,简称SVM）的损伤识别方法。首先,定义初始与当前状态结
【机 构】
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大连理工大学建设工程学部,国核电力规划设计研究院
【基金项目】
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国家基础研究发展计划(“九七三”)计划资助项目(2015CB057704);国家自然科学基金创新群体资助项目(51421064);大连市建设科技计划资助项目
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针对目前输电塔结构损伤识别中需要布设大量传感器的问题,提出了基于互相关函数幅值和支持向量机（support vector machine,简称SVM）的损伤识别方法。首先,定义初始与当前状态结构模态响应近似信号的互相关函数幅值差为损伤特征;其次,将损伤特征作为输入样本来训练支持向量机分类器,将损伤识别问题转化为模式分类问题;最后,利用2层角钢塔模型的振动试验,验证了方法的可行性。该方法仅需要少量传感器测得结构的动力响应,且适用于环境荷载激励,对输电塔结构损伤有较好的识别效果和噪声鲁棒性。
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