【摘 要】
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基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法。分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度。研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90%以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90%以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度。
【机 构】
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河北大学建筑工程学院,河北省土木工程监测与评估技术创新中心
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021025),河北省建设科技研究计划(2019-07-01),河北省建设科技研究计划(2019-07-02),河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019135)。
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基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法。分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度。研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90%以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90%以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度。
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