复杂模式保留拓扑的平面映射及其应用

采用自组织映射(Self-Organize Map,SOM)网络,将复杂化学模式映射于平面,并保留模式群的高维空间拓扑结构,从而可以清晰地反映出化学模式间复杂的几何关系．还提出了获胜邻域和学习率的调整方案,用以改进SOM网络的训练效率,并将8维橄榄油样本映射于网络的输出平面,成功地实现了聚类,进而在分类预报中取得良好效果．     

曲率模态识别桁架梁损伤位置方法研究

基于曲率模态识别结构损伤位置的方法具有测试简便，曲率对损伤的比较敏感等优点．详细说明了曲率模态识别损伤位置的具体方法：首先建立了桁架粱的有限元模型，用以计算正常情况下的动力特性：其次通过现场布拾振设备，采集实测数据，利用模态分析技术，获得实际结构的自振特性；再次将无损模型分段，假设某段破损，计算出自振特性，与实测结果相比较，从而判断出损失位置．最后作者介绍了一个识别例子．     

基于人工神经网络的转台框架结构动力修正

为解决转台框架设计中结构质量不均匀问题,利用人工神经网络的非线性映射能力对转台框架结构进行了动力修正。首先建立了转台框架振动频率与其结构参数的非线性神经网络映射关系,然后利用训练好的神经网络修正框架的结构动力模型,对网络映射的结构参数再次建模进行有限元分析计算,结果表明,该方法计算简单、使用方便,达到了转台框架各方向振动频率基本一致的结构动力修正的目的。     

结构动力特性的人工神经网络预测

在Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ多层神经网络映射存在定理基础上，证明了一个三层 神经网络可以描述机械结构设计变量与其动力特性参数之间的映射关系，给出了预测机械结构动力特性的人工网络实现方法，并通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于环境激励的桥梁结构动力测试及模型修正

桥梁结构的动力特性是结构动力计算和抗震分析的基础,也是桥梁健康状况监测的一个重要指标.首先根据设计图纸建立了312国道上的一座公跨铁立交桥的三维有限元模型,分析了桥梁的动力特性,同时通过环境振动测试获得了桥梁的实测动力特性,然后在灵敏度分析和优化理论的基础上,选取了一组设计参数,对桥梁的有限元模型进行了修正.修正结果表明该方法简单有效,修正后的有限元模型能够较好地反映桥梁的动力特性,可用于检测桥梁在复杂外力作用下的动力响应,能更好地为后期的损伤识别和健康评估服务.     

无砟轨道结构层间损伤识别技术研究进展

无砟轨道在长期服役过程中受到列车荷载和复杂环境的耦合作用，会发生材料性能衰退、结构损伤累积，导致其服役性能逐渐劣化.综合论述中国板式和双块式无砟轨道常见层间损伤的表现形式和产生的原因；总结探地雷达法、冲击回波法及其他局部损伤识别方法在无砟轨道损伤识别中的应用情况，提出结合多种局部损伤识别技术是实现轨道局部损伤精准识别的关键；归纳基于模态参数、无砟道床振动信号及车辆振动信号的整体损伤识别技术，指出须扩充现场损伤检测样本以提高识别方法的泛化能力；详细分析各类识别方法的优势和局限性，为完善中国无砟轨道结构损伤识别技术体系和制定科学合理的维修策略提供指导．     

漫湾水电站拦污栅动力特性研究

漫湾电站拦污栅体形布置特殊，结构复杂，本文采用大比尺模型动态测试数据，使用新的系统识别方法详细研究了该拦污栅结构在库空、库满两种工况下栅一坝联合作用时的动力特性。识别出了两种工况下结构的各阶模态参数及相应的振型。结果表明，使用本文的识别方法，能自动适应结构的非线性特性，准确地识别出任意非线性振动下的复杂结构的各阶模态参数及振型。本研究的结果已被试验观测所验证。     

结构损伤对结构侧向振动影响的试验研究

结构的损伤改变结构的动力特性及动力响应.为保障结构的安全运营需深入了解结构的动力响应情况.用试验的方法研究了结构损伤与结构动力响应的关系.针对三维框架结构,用结构中立柱上的不同深度裂缝模拟结构损伤.测试了正弦扫频激励时结构损伤对结构振动的影响.试验结果表明结构正向振动的最大响应值随着结构损伤的增大而减小.结构侧向振动有相反的规律,其最大振动响应值随着结构损伤的增大而增大.在结构损伤程度较大时,损伤对结构侧向振动的影响远远大于对正向振动的影响.     

钢板结构损伤对其动力特性的影响研究

应用有限元仿真法，对带有裂纹损伤钢板结构的裂纹长度和位置对位置对结构不同阶频率和模态的影响进行了分析，并与理论结果进行了比较，得到了带伤钢板结构动态特性的一般规律，针对裂纹损伤与结构动力特性之间存在着的很复杂的尚未明确的非线性关系。利用人工神经网络模型对结构裂纹深度和位置进行了诊断和预测的定量和定性研究，结果表明，可以应用此方法对带伤钢板进行动态特性分析。进而识别结构中裂纹损伤的特征。     

火灾时钢筋混凝土板振动微分方程的建立及动力特性的求解

为得到火灾时钢筋混凝土板动力特性随时间的演变规律,本文结合火灾损伤识别理论和经典薄板振动理论,研究了火灾时钢筋混凝土楼板的振动特性。将钢筋混凝土板沿厚度方向分割板带,假设为横观各向同性板,且考虑在升温过程中,由于中性轴位置不断上移引起的板内应力分布变化,从而引起动力响应变化。建立火灾时楼板振动基本微分方程,并求解方程,得到动力特性解析式。将一维热传导解代入刚度项,并沿板厚度方向进行积分,得到楼板刚度随受火时间的演变规律。规定损伤界限,最终得到以刚度为枢纽、以频率为动力识别指纹参数的火灾后钢筋混凝土损伤识别方法。     

钢筋混凝土简支梁的振动损伤识别

通过对5根钢筋混凝土简支梁的各阶段动力特性(固有频率、振型)的测试,研究了钢筋混凝土简支梁损伤识别问题.试验分析表明,结构的动力特性与结构损伤密切相关,钢筋混凝土简支梁的动力特性随着梁的损伤的增大而变化,研究结果可用于现役结构的可靠性研究和剩余寿命评估.     

基于WPT-SVD和GA-BPNN的混凝土结构损伤识别

针对基于压电波动法检测混凝土结构损伤离散性大的问题,提出基于小波包-奇异值分解(WPT-SVD)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)模型的损伤识别方法.该方法深度挖掘结构开裂损伤信号时频域变化特征,构建信号特征与损伤的对应关系,可以有效地识别结构损伤位置和程度.在混凝土结构表面粘贴压电传感器测得损伤信号,对损伤信号进行WPT分解,以获得多维时频矩阵.采用SVD对不同损伤状态下的时频矩阵进行降维,构建具有较高损伤敏感性的特征向量.建立具有自适应学习能力的GA-BPNN,实现结构的损伤识别.试验验证表明,压电信号奇异值可以作为损伤特征参量,主要频段的奇异值随着损伤的发展而下降,归一化奇异值向量距与损伤情况呈现3阶段对应关系. GA-BPNN较BPNN能够更好地表征信号特征与损伤间的关联性,识别结果更加稳定且精确度高,结构损伤位置和程度的识别精确度分别达到95.19%和94.47%.     

基于位移时程的框架模型结构参数与损伤识别

本文提出了一种直接运用结构的振动位移响应时程的基于神经网络的结构物理参数和损伤识别的一般方法,该方法通过一个神经网络模拟器和一个参数评估用神经网络实现。在对该方法的理论基础进行论证的基础上,针对一个受基底激励的两层框架模型结构,运用由激光位移传感器所测量的结构位移响应时程,将该方法用于该结构的层间刚度识别和损伤结构的损伤识别。结果表明,神经网络模拟器能够准确地预测参考结构在基底激励下的位移响应,而参数评估用神经网络可以很好地识别出结构刚度参数,并反映出结构损伤的发生。本方法具有一般性,为实际工程结构的参数识别和模型修正提供了一种可行途径。     

基于模态频率和神经网络的结构损伤检测

把结构损伤识别问题分为损伤辨识、损伤定位、损伤程度标定三个子模块，对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量，并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别。将优化的BP网络和频率相结合成功地实现了矩形梁的损伤检测，为结构健康监测研究提出一条新的技术途径。     

基于BP-HGA的起重机刚性支腿动态优化设计

针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊动态罚函数的适应度函数引导遗传算法的搜索方向,寻求刚性支腿隔板、侧板的布置及尺寸最优化,并满足低应力、高固有频率及轻量化的要求.开发了某型号门式起重机刚性支腿多目标动态优化设计系统.应用结果表明,采用该优化方法能够有效地实现起重机刚性支腿的动态结构优化,显著提高了设计质量和效率.     

基于模态分析的网架损伤识别

目的 探讨基于振动模态分析的结构无损检验技术及"频率变化平方比"的损伤识别方法,对网架结构进行损伤识别.方法 利用结构动力参数的改变进行损伤诊断,将"频率变化平方比"的方法用于网架结构的损伤识别中,将杆件的损伤通过杆件截面积的缺蚀体现出来,通过有限元分析方法编写的程序来模拟实际网架结构,对其进行模态分析,求出其位移模态和自振频率,来识别网架不同位置的损伤.结果 结构损伤使其刚度、质量和振型随之变化,结构的每一个部位的物理特性对结构的模态参数均有不同的影响,该影响构成了模态分析识别结构损伤的基础.结构的"频率变化平方比"包含了结构损伤程度和位置信息,仅是与结构损伤的位置有关的量,故可以用它来进行结构损伤定位.结论 作为一种网架损伤的数值模拟,对于杆件截面积缺蚀可以正确识别,是网架杆件损伤识别一种较为有效且简便可靠的方法.     

小波分析在桥梁结构损伤检测中的应用

大型土木建筑结构在长期使用过程中会因各种因素而产生损伤和结构强度退化,如果没有及时发现和采取必要的措施,将可能发生严重的事故,造成生命和财产的巨大损失。利用结构的振动特性的变化评估其健康状况,是当前研究的热点问题。本文基于结构振动测试和小波变换技术,确定结构可能发生的整体性能退化或局部损伤的大小和位置,以便应用于大型结构尤其是桥梁结构的在线损伤检测中。首先通过数值模拟分析得到结构的振动响应信号,再经过小波分析得到各阶子信号,进而获得各阶子信号的能量谱及损伤前后能量谱的变化。通过观察各阶子信号的差异和能量谱的变化评价结构的损伤状态。     

基于频率指标用BP网络进行结构损伤识别

基于摄动理论,推导出结构的频率变化比为结构损伤位置的函数,以此为损伤指标,结合BP网络进行结构损伤识别.以悬臂梁为研究对象,通过使结构刚度下降来模拟损伤情况,用结构损伤前后的频率变化比构造网络输入,对损伤进行定位分析.选取不同的损伤工况进行模拟计算,结果表明识别效果比较理想.     

复合材料层合梁结构在线损伤检测

复合材料层结构在服役过程中关键部位的裂纹或分层损伤累积发展到一定程度，常出现损伤突变现象，导致结构局部刚度突发性降低和结构性能下降，通过粘贴或埋入复合材料结构中的小型电片构成结构动态响应的激励和检测系统、以小波分析技术从应信号中识别结构损伤信息，可主动在线检测服役中的复合材料结构力学性能的突变，准确捕获结构突发损伤的时刻，这项研究将为许多在役中人们无法直接观察或量测的复合材料结构的在线健康监控提供新的技术支持。     

多尺度结构动力方程及其在损伤识别中的应用

以一个三层框架结构为研究对象，分析了结构发生损伤时其动力参数的变化特征.应用小波变换，推导了多尺度结构动力方程来分析结构动力系统中的损伤识别.面向结构损伤识别，描述了多尺度动力方程能获得更丰富的结构参数变化信息.根据时变动力系统的结构损伤识别数值计算的特点，应用状态空间法来对结构损伤动力过程进行数值模拟.通过不同激励荷载下的损伤数值模拟和损伤时域识别，研究了多尺度损伤识别的两个关键性问题：不同位置的传感器对损伤预警的敏感性；系统输入荷载频率成分对损伤信息分布的影响.所进行的研究对于在基于小波分析的结构健康监测中合理选择传感器位置、采样频率及确定信号分解的尺度数具有理论指导意义.