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基于RBF神经网络的网架结构损伤识别试验研究

论文摘要

针对网架结构损伤识别中模态密集、自由度高等困难,利用RBF网络良好的容错性和鲁棒性,依据损伤前后的网架结构模态参数发生变化理论,提出了基于模态参数和RBF神经网络的网架结构损伤识别方法。以一个6 m×7.5 m的正放四角锥网架结构为研究对象,首先依据连续倒塌理论计算各杆件的重要性系数,确定模拟损伤杆件位置;然后以损伤前后结构的标准化频率平方变化率及标准化位移振型的组合参数作为RBF神经网络的损伤指标,利用有限元分析得到学习样本,试验分析结果作为测试样本。采用二阶段损伤识别方法,首先在所有杆件中排查出可疑受损杆件位置,最后再精确识别损伤位置和程度。结果表明,该方法能够很好地识别网架结构的损伤位置和程度。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 正放四角锥网架结构试验设计
  •   1.1 试验结构
  •   1.2 损伤工况设计
  •   1.3 测试方法
  • 2 有限元分析与试验结果分析
  •   2.1 有限元分析
  •   2.2 试验结果分析
  • 3 RBF神经网络损伤识别
  •   3.1 损伤指标
  •   3.2 一阶段可疑受损杆件排查
  •   3.3 二阶段杆件精确损伤识别
  •   3.4 损伤识别结果分析
  • 4 结 论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邢哲,崔维久,杨春贺,杨彬

    关键词: 网架结构,损伤识别,模态参数,神经网络

    来源: 结构工程师 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 同济大学建筑工程系

    基金: 青年科学基金项目(51408432)

    分类号: TU317;TU356

    DOI: 10.15935/j.cnki.jggcs.2019.04.011

    页码: 70-76

    总页数: 7

    文件大小: 1721K

    下载量: 143

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c5e897d0011da116f59a7721.html