基于转角模态和小波神经网络的连续梁损伤识别研究

发布时间：2017-10-20 23:30

  本文关键词：基于转角模态和小波神经网络的连续梁损伤识别研究

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【摘要】：基于小波奇异性检测原理和神经网络非线性映射能力,结合结构基本模态参数,提出了一种结合小波神经网络与结构转角模态的损伤识别方法.首先,建立三跨连续梁的有限元模型获取结构模态参数,并对其进行Mexihat小波变换,通过系数图突变点判断结构损伤位置.然后,将小波系数模特征向量作为BP神经网络的输入,分别研究了该方法在单损伤和多损伤工况下的识别能力.最后将不同工况下神经网络预测值与结构实际损伤程度进行对比,得到单处损伤预测误差平均值为0.22%,多处损伤预测误差平均值分别为0.22%和0.18%,结果表明该方法在结构损伤识别方面的有较高有效性及精确度.
【作者单位】： 西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
【关键词】： 损伤识别 转角模态 小波奇异性理论 BP神经网络
【分类号】：O346.5;;TP183;;TP277
【正文快照】： 国家自然科学基金(51375405);牵引动力国家重点实验室自主项目(2016TPL-T10)王名月(1992-),女,四川成都人,硕士.研究方向:结构损伤识别、动力学.Email:wmyue1992@163.ccom结构模态参数对结构小损伤较为敏感且容易获取,其变换可视为结构早期损伤产生的标志,近年来,一些人工智能

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本文编号：1070027