基于全连接神经网络与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法

针对现有的传递率函数法对钢结构损伤检测不全面、不精确的问题,提出了将全连接神经网络模型与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法。利用Ansys软件对钢结构框架模型进行瞬态分析,得到垂直于检测面的节点加速度,通过Matlab软件对各节点加速度进行傅里叶变换、频谱相除得到传递率函数,再将传递率函数进行差分运算得到传递率函数变化量。将传递率函数变化量作为全连接神经网络的输入参数,采用反向传播对误差进行修正,从而得到钢结构各检测位置的损伤指标值。通过钢结构框架损伤检测实验,对基于全连接神经网络与传递率函数的钢结构损伤检测算法进行实验验证。结果表明,新方法与传统的传递率函数法相比,所有位置的钢结构损伤识别率平均提高了 29.14%,能更准确与全面地识别钢结构各位置的损伤情况,可对钢结构损伤位置进行精确定位。