用概率神经网络进行结构损伤位置识别

发布时间：2017-04-20 15:09

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【摘要】：在不计测量误差情况下 ,神经网络能够成功地识别损伤位置及其程度 ,但在测量噪声影响下 ,神经网络的损伤识别效果则比较差。考虑到基于多变量模式分类的概率神经网络具有处理受噪声污染的测试数据的能力 ,本文将可能的损伤位置作为模式类 ,利用概率神经网络的分类能力来识别结构的损伤位置。针对两个算例 :一个六层框架和一个两层框架进行数值模拟分析 ,并将概率神经网络与 BP网络进行了比较。结果表明 ,概率神经网络具有更好的识别效果 ,是一种很有潜力的结构损伤位置识别方法
【作者单位】： 浙江大学土木系!杭州310027 香港理工大学土木工程系!香港红石勘 香港理工大学土木工程系!香港红石勘
【关键词】： 神经网络 概率神经网络 结构损伤 位置识别 振动测试 测量噪声
【分类号】：TU312.3
【正文快照】： 引　言基于振动测试的结构损伤检测技术是近二三十年来一个热门的研究课题。目前 ,关于采用神经网络进行结构损伤识别的研究 ,也愈来愈受到人们的关注 ,许多学者已在不计测量误差 (即认为振动测试结果是确定性的 )情况下 ,采用神经网络成功地识别结构的损伤位置及损伤程度 [1

【参考文献】

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4 朱宏平;余t

本文编号：318933