基于神经网络技术的结构损伤检测理论与应用研究

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对工程结构的损伤识别、定位以及估计等是近年来土木工程结构中一个重要的研究课题,结构损伤检测技术已广泛的应用于航天、土木、机械和核工业中,是一门建立在损伤机理、传感器技术、信号分析技术、计算机技术及人工智能技术上的多学科综合性技术,相对于传统的结构损伤检测方法,本论文主要对基于神经网络的结构损伤检测理论与应用进行了研究。 论文首先分析了神经网络技术在工程结构损伤检测中的应用原理,接着回顾了其在土木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。其次,论文通过理论分析,得出了工程结构损伤前后的固有频率的变化规律,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。最后,论文在上述研究的基础上,对一个悬臂板模型的损伤状况进行了数值模拟分析,提取了固有频率变化的信息,并采取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,结果表明,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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