基于频率的网架结构损伤识别模糊系统研究

鉴于频率变化平方比仅是与损伤位置有关的量,利用基于频率变化平方比损伤识别方法不能识别网架结构的损伤程度,本文提出了一种网架结构损伤识别模糊推理方法.该方法以网架结构的前6阶频率变化率作为输入变量,以杆件的损伤程度作为输出变量,通过合理的模糊推理规则使频率变化率与损伤程度建立唯一的联系.经过网架结构的数值模拟分析验证了该...     

基于RBF神经网络的结构损伤识别方法研究进展

阐述了径向基神经网络(RBF网络)用于结构损伤识别的工作原理,介绍了国内外学者利用RBF神经网络对结构进行损伤识别的研究进展,从网络输入参数、网络算法、结构建模等方面,分析了该方法的优点和存在的问题,指明了进一步研究的方向。     

空间网架结构损伤识别模型试验研究

制作了大比例的空间网架结构试验模型,并设计了包括构件损伤及支座沉降在内的6种损伤工况,通过对试验模型在损伤前后的节点位移、杆件应变和一阶频率进行对比分析,总结了大跨度空间网架结构在各种损伤状态前后结构静力响应及频率变化规律,为实际工程结构的损伤识别及健康监测提供借鉴.     

基于模态应变能与神经网络的钢网架损伤检测方法

神经网络通过对样本的学习,获得结构模态参数与损伤之间的映射关系。目前基于神经网络的损伤检测已经越来越广泛地使用在非破坏性损伤诊断当中。但对于大型结构而言,它的训练样本数量过大,将消耗大量的计算。所以如何降低神经网络的计算量使其可用于大型结构的损伤诊断是一个亟待解决的问题。为了解决这个问题,提出了空间钢网架损伤的两步诊断法:第一步,利用模态应变能对结构损伤的敏感性,判断出结构损伤的可能位置;第二步,利用神经网络从可能发生损伤的杆件中定位出实际损伤的位置,并进行损伤程度的判断。利用一个空间网架作为数值算例,进行可行性验证。结果表明此方法可以准确判断出结构的损伤位置以及损伤大小,是一种行之有效的方法。     

基于BP神经网络的融合参数结构损伤识别研究

1 概述 结构损伤识别及诊断是当前的研究热点。由于动力损伤诊断方法较传统的诊断方法(如目侧及外观检查、无破损或半破损试验、现场载荷试验等)具有较易实施、测试速度快、对结构不造成新的损伤、可在结构的层次上把握整体信息等优点,因而     

基于单元相对刚度系数的结构损伤识别研究

提出了一种基于单元相对刚度的结构损伤识别方法。该方法以结构刚度变化率为损伤指标,定义结构的相对刚度系数,利用特征方程,通过矩阵变换得到结构损伤指标的相对刚度系数表达式,采用快速傅里叶FFT与贝叶斯相结合的方法(Fast Bayesian FFT)识别结构的模态参数,计算相对刚度系数,进而得到结构的损伤指标,便同时得到结构的损伤程度和损伤位置。利用Simulink模拟结构响应,识别结构模态参数,计算损伤指标判断结构损伤。结果表明,基于单元相对刚度系数的方法能利用较少的模态参数,实现单损伤和多损伤的定位和损伤程度识别,具有一定的抗噪能力,且精度较高。     

基于模态参数的结构损伤识别指标综述

从指标定义和指标应用的角度,对目前已有的指标进行了综合分析与评价,指出了利用模态参数构造指标来进行损伤识别的优势以及需要进一步解决的问题,以期促进结构损伤检测技术的完善和提高。     

神经网络在结构损伤识别中的应用

探讨了用神经网络对混凝土结构裂缝进行损伤识别和定位的方法,以一矩形截面悬臂梁为研究对象,通过完好结构和损伤结构的有限元分析,并进行了单处损伤和多处损伤的定位研究,数值仿真结果表明,该方法对于实际工程结构的损伤识别具有一定的指导意义。     

BP和RBF在桥梁损伤识别中的应用比较

本文通过某桥对应变、挠度、振动、温度和动态轴重五个方面的监测数据的处理,得到能够反映桥梁工作状态的几个相关特征参数,然后根据这些参数以及设定的损伤指标和损伤级别,分别进行BP和RBF神经网络的训练,经过比对两次的训练误差、收敛速度等方面,最终选用RBF神经网络来实现对桥跨结构的损伤评估。     

基于BP神经网络的结构损伤识别分析

对损伤识别的参数选取作了分析,以一个经典的简支矩形钢梁为例,对基于BP神经网络的结构损伤识别进行了探讨,从算例结果可以看出：BP神经网络控制理论在结构损伤识别分析中应用是可行的。     

基于神经网络的结构损伤识别研究进展

为提高结构损伤识别方法的精确性和适用性,将神经网络引入到结构损伤识别中。介绍了神经网络的由来、原理和研究意义,概述了国内外基于神经网络的结构损伤识别研究进展。通过分析可以看,出用于结构损伤识别的神经网络方法有着广阔的应用前景。论文针对进一步研究的方向提出了建议。     

基于ERA算法的结构损伤识别及试验研究

针对多孔砖砌体结构,分别进行了理论计算、有限元分析及其基于特征值实现法（ERA）的模态实验分析,通过对比表明3种方法分析的结果较为吻合,说明了识别的结果的正确性。根据识别出的频率,得出了损伤前后的变化规律,说明随着墙体的开裂,刚度迅速下降,极限荷载以后刚度衰减趋于平缓,表明损伤识别分析结果与多孔砖砌体压剪实验结果一致。     

基于RBF神经网络的高校财务风险识别

为实现高校财务风险的实时监测及预警,文章在遵循全面性、科学性、可操作性等原则的基础上,建立了高校财务风险识别指标体系,并采用RBF神经网络构建了高校财务风险识别模型,最后用实例验证了该模型用于高校财务风险识别的可行性。     

基于神经网络的结构损伤识别综述

简单介绍了神经网络技术及其分类方法,对使用神经网络进行斜拉桥损伤识别的基本流程进行了详细阐述,并分析了输入向量的选择优缺点,以期促进基于神经网络的结构损伤识别技术的推广应用。     

基于神经网络的管道损伤识别分析

利用有限元软件对管道模拟,获得模态参数作为神经网络的输入样本,采用BP,RBF网络的方法对损伤前后的某管道工程进行分析,对比并探讨两种方法在管道损伤识别中的训练结果,实现了对管道的损伤定位和损伤程度的识别。结果表明对于小样本径向基神经网络(RBF)较BP网络有较大的优势。     

应变模态指标在平板网架结构损伤识别分析中的应用

平板网架结构在实际工程中应用广泛,针对此类结构的损伤识别研究显得尤为重要.由于避免了重新建模引入的系统误差,无模型的损伤识别理论正日益受到重视,并已被应用于梁式构件的健康监测.文中引入了一种应变模态指标,将无模型损伤识别理论应用于平板网架结构中.以折减杆件截面面积的方式来模拟杆件损伤,数值分析了5种具有代表性的损伤工况,在数值计算结果中引入了白噪声,并取部分杆件作为监测杆件.损伤识别分析结果显示,损伤杆件的应变模态指标为结构所有杆件中最高的.通过比对各杆件的应变模态指标,便能对发生在结构中上弦杆、下弦杆以及腹杆等不同位置的损伤进行识别.同时,损伤杆件周围杆件的应变模态指标也会比无损杆件的指标较大,在损伤点周围会出现一个损伤指标显著的区域.另外,当结构中两根或多根杆件同时损伤时,应变模态指标也能识别出全部损伤杆件.     

基于单元应变模态差的网架结构损伤诊断研究

对具有一定程度损伤的网架结构来说,常规的结构有限元分析或实验模态分析得到的位移模态和频率难以有效地反映结构的损伤状况。为了提高诊断效率与诊断结果的可靠性,根据空间杆系结构的受力特点,利用两节点空间铰接杆单元有限元法,由节点位移模态推导出单元应变模态,提出采用结构损伤前后的单元应变模态差作为网架结构损伤定位的识别指标,并以损伤单元应变模态的差值大小确定损伤程度。通过对一个典型网架结构的数值模拟研究表明:该方法能够在低阶模态条件下,有效识别网架结构不同位置和程度的局部损伤;且在一定噪声水平下具有较强的鲁棒性,适用于实际观测条件下的网架结构损伤定位。     

模型参数误差对用神经网络进行结构损伤识别的影响

通过理论推导得到了模型参数误差对损伤引起模态参数改变的贡献的表达式,用该式可指导神经网络输入参数的选择和输入向量的构造.理论分析表明,适当地构造输入向量,可以减小模型参数误差对结构损伤识别的影响.在采用BP网络和合适的输入向量后,还用数值模拟的方式对一榀六层框架的损伤识别进行了确定性研究和概率分析,结果表明,用神经网络进行结构损伤识别,受模型参数误差的影响很小,在训练神经网络时,10%的模型参数误差是可以接受的.最后,用一个两层钢框架的实验数据验证了神经网络在有模型误差时的识别能力.     

基于VMD-SVD联合降噪的网架结构模态识别

为减少测量噪声对网架结构模态识别的不利影响,提出基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)联合降噪的随机子空间(SSI)模态识别方法.首先,以整体正交系数最小作为优化目标,利用鲸鱼优化算法获取VMD所需的最优K、α参数.基于K、α最优值对响应信号进行VMD后,根据各分量频谱曲线的光滑程度来筛选被激发的有效模态分量.其次,在进一步对有效模态分量进行SVD后,将其叠加以得到降噪后的重构信号.最后,采用SSI法对重构信号进行模态识别.某三自由度体系的仿真分析和某3m×3m平板网架的模型试验均表明,本文方法具有良好的降噪效果,可以筛选有效模态分量和提高模态识别精度.     

基于静力参数的梁结构损伤识别试验研究

本文以混凝土梁结构为试验对象,采用静力单调加载试验,研究了基于应变的裂缝检测方法,为了消除分级加载级距对应变增量的影响,提出了一种新的检测指标:应变变化速率。该指标可以更科学地反映应变变化随荷载变化的增量大小,它和结构裂缝的对应关系也更加直接明确。试验结果表明:应变变化速率指标对裂缝有着很高敏感性,每次在新裂缝出现之前,相应位置处应变片的应变变化速率在上一级荷载就已经发生突变,且发生突变的应变片正好覆盖了出现裂缝的梁段,本文所提的应变变化速率指标,可以用于梁结构的早期损伤预警及定位中。