基于振动模态分析和神经网络技术的结构损伤辨识

发布时间：2017-04-18 07:26

  本文关键词：基于振动模态分析和神经网络技术的结构损伤辨识，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：结构健康监测近年来成为工程与学术界关注的热点,结构健康监测所研究的内容主要包括结构损伤辨识、损伤定位与损伤程度的标定。结构损伤诊断是结构健康监测研究的核心与难点,目前有关这一关键问题的研究两个热点是利用结构振动模态分析技术和人工神经网络技术。 本文在对国内外结构损伤诊断研究系统归纳与总结的基础上,将振动模态分析技术与人工神经网络技术相结合,来探讨进行结构损伤诊断的方法。以板模型和机翼模型为研究对象,对其进行损伤模拟,由模态分析获得的模态参数。针对板模型构造了三种不同类型的损伤标识量,并采用经过改进的BP神经网络进行损伤识别,识别结果令人满意:针对机翼结构构造了两种损伤标识量,也有较高的识别精度。由识别结果的分析,比较了不同类型损伤标识量对损伤的灵敏度,指出模态信息的不完善性对结构损伤识别的结果几乎没有影响,研究结果具有一定的工程实际意义。论文最后总结了基于结构动态特性分析的神经网络结构损伤诊断方法,并提出了未来研究的发展方向。
【关键词】：结构健康监测 损伤识别 模态分析 神经网络
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：V215
【目录】：

• 第一章 绪论7-9
• 1．1 概述7-8
• 1．2 本文主要研究内容8
• 参考文献8-9
• 第二章 结构健康监测概论9-18
• 2．1 结构健康监测的研究背景、动态及现状9-12
• 2．2 结构健康监测研究方法12-15
• 2．2．1 基于智能材料结构思想的损伤识别方法13
• 2．2．2 基于结构动态特性的损伤识别方法13-14
• 2．2．3 基于阻抗技术的损伤识别方法14-15
• 2．3 结构健康监测的信息处理技术15-16
• 2．4 本章小结16
• 参考文献16-18
• 第三章 基于结构振动模态分析技术的结构损伤诊断18-36
• 3．1 模态分析技术概述19-25
• 3．1．1 位移模态理论19-23
• 3．1．2 应变模态理论23-24
• 3．1．3 模态参数识别24-25
• 3．2 模态参数与结构损伤的关系25-27
• 3．3 基于振动模态分析技术的破损诊断27-33
• 3．3．1 结构损伤识别27-28
• 3．3．2 结构损伤位置的识别28-32
• 3．3．3 结构损伤程度的识别32-33
• 3．4 本章小结33-34
• 参考文献34-36
• 第四章 神经网络基本原理及其在损伤诊断中的应用36-49
• 4．1 人工神经网络基本理论36-40
• 4．2 BP神经网络及改进40-45
• 4．2．1 BP网络的构造40
• 4．2．2 BP算法及其改进40-43
• 4．2．3 BP网络参数的改进43-45
• 4．3 神经网络方法在损伤诊断中的应用45-47
• 4．4 本章小结47
• 参考文献47-49
• 第五章 基于模态参数的神经网络板损伤辨识49-66
• 5．1 结构模态分析49-52
• 5．1．1 有限元分析软件 MSC\PATRAN简介49
• 5．1．2 Mathworks．MATLAB简介49-50
• 5．1．3 分析结构模型的选取50-51
• 5．1．4 结构的损伤模拟及模态分析51-52
• 5．2 基于模态参数的神经网络损伤辨识52-64
• 5．2．1 基于位移类损伤识别指标的损伤辨识52-57
• 5．2．2 基于频率类损伤识别指标的损伤辨识57-61
• 5．2．3 基于模态应变能损伤指标的损伤辨识61-64
• 5．2．4 各损伤识别指标的神经网络损伤识别结果对比64
• 5．3 本章小结64-65
• 参考文献65-66
• 第六章 基于模态参数的机翼结构损伤识别66-75
• 6．1 机翼模型的选取66
• 6．2 损伤模拟及模态分析66-67
• 6．3 基于模态参数的神经网络辨识67-72
• 6．3．1 基于损伤引起的频率改变的损伤识别67-70
• 6．3．2 基于单元模态应变能改变率的损伤识别70-72
• 6．4 两种损伤标识量识别结果比较72-73
• 6．5 本章小结73-74
• 参考文献74-75
• 第七章 总结与展望75-78
• 7．1 总结75-77
• 7．2 展望77-78
• 攻读硕士学位期间科研工作与论文发表情况78-79
• 致谢79-80

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