环境温度下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别

发布时间：2022-08-09 10:02

　　随着社会的发展和科技的进步,人类社会的需求也越来越高,大型复杂结构如航天飞机、高层建筑、海洋平台结构、跨海大桥等越来越多,而这些结构在服役过程中,会持续受到环境影响,尤其是温度的影响,进而改变结构的动力响应特征参数,致使结构在损伤识别时出现误判,而现有的消除或减小温度影响的损伤识别方法存在结构的限制和无法对结构损伤精确定量的问题。针对这一情况,本文结合时间序列对结构的适用性和神经网络损伤分步识别的有效性,提出一种环境温度下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别方法,以Benchmark模型为研究对象进行温度下结构损伤识别的研究,具体研究如下:（1）综述了基于时间序列和神经网络的结构损伤识别方法,指出其应用范围和存在的问题;阐述了温度对结构的影响机理、考虑温度影响的结构损伤识别方法及其局限性。（2）简述了时间序列和神经网络的基本理论;针对温度对结构损伤特征参数的影响,提出了一种环境温度下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别的方法,并详细介绍了其实现过程。（3）以Benchmark框架结构为研究对象,采用高斯白噪声激励,引入温度影响,对单个构件和两个构件损伤进行仿真,实现对结构的损伤定位和定... 

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于时间序列的结构损伤识别
        1.2.2 基于神经网络的结构损伤识别
        1.2.3 考虑温度影响的结构损伤识别
    1.3 存在的问题和不足
    1.4 本文研究内容
第2章 时间序列与神经网络的理论
    2.1 时间序列
        2.1.1 时间序列的简介
        2.1.2 AR模型
        2.1.3 AR模型在MATLAB中的实现
    2.2 神经网络的基本理论
        2.2.1 BP神经网络简介
        2.2.2 BP神经网络结构的确定
        2.2.3 改进的BP神经网络算法
    2.3 环境温度下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别
        2.3.1 损伤指标
        2.3.2 损伤模拟
        2.3.3 考虑温度影响
        2.3.4 环境温度下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别过程
    2.4 本章小结
第3章 温度作用下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别
    3.1 ASCE Benchmark模型数值模拟
    3.2 温度作用下的损伤识别
        3.2.1 高斯白噪声模拟
        3.2.2 无损状态
        3.2.3 温度和损伤程度对AR模型系数的影响
        3.2.4 单损伤识别
        3.2.5 双损伤识别
    3.3 本章小结
第4章 噪声和温度作用下基于时间序列与神经网络的结构损伤识别
    4.1 引言
    4.2 噪声模拟
    4.3 噪声和温度作用下的损伤识别
        4.3.1 无损状态
        4.3.2 噪声程度对AR模型系数的影响
        4.3.3 单损伤识别
        4.3.4 双损伤识别
    4.4 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3672355