基于支持向量机与分层遗传算法的斜拉桥全结构损伤分步识别

发布时间：2017-07-05 04:14

  本文关键词：基于支持向量机与分层遗传算法的斜拉桥全结构损伤分步识别

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【摘要】：为了实现斜拉桥全结构的损伤识别,提出一种支持向量机与分层遗传算法相结合的分步识别方法。该方法首先按结构的材料特性将斜拉桥分为主梁、索塔、拉索三类子结构,利用支持向量机的分类特性判定损伤的来源,确定损伤属于某一类子结构;然后,应用分层遗传算法对子结构中的单元进行损伤位置与损伤程度的识别。以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行数值仿真,结果表明:采用支持向量机方法能较准确的对主梁、索塔、拉索三类子结构的损伤进行分类,确定损伤的来源;分层遗传算法能快速有效的完成斜拉桥某一子结构中损伤单元的定位与识别;两种算法结合的分步识别方法,实现了斜拉桥全结构的损伤识别,同时分步识别策略减少了支持向量机训练样本与遗传算法中初始种群的规模,提升了寻优效率。
【作者单位】： 石家庄铁道大学工程力学系;
【关键词】： 斜拉桥 损伤识别 支持向量机 分层遗传算法 子结构
【基金】：河北省自然科学基金项目(E2012210061) 河北省教育厅重点项目(ZH2012068) 国家自然科学基金项目(50778116) 河北省科学技术研究与发展计划项目(11215611D) 河北省人力资源和社会保障厅项目(436018)~~
【分类号】：U441.4;U448.27
【正文快照】： 引言结构的损伤识别与性能评估已成为土木工程的热门研究领域,其中基于智能算法[1-8]的损伤识别理论和方法日益受到广泛的关注,越来越多的科研人员投入到这一研究中,而神经网络与遗传算法更是因为其各自的非线性映射能力与全局搜索性能成为了科研人员的重点研究对象。付春雨,

【共引文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 毛洪龙;地铁备件库存管理研究[D];青岛大学;2014年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘毅;李爱群;;基于结构响应的损伤诊断方法及其应用[J];东南大学学报(自然科学版);2010年04期

2 杜思义;殷学纲;陈淮;;基于频率变化识别结构损伤的摄动有限元方法[J];工程力学;2007年04期

3 韩东颖;李子丰;周国强;;基于模型局部修正的井架钢结构极限承载力分析[J];工程力学;2007年10期

4 韩建平;李达文;;基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别[J];工程力学;2010年08期

5 朱宏平;余t，

本文编号：520474