結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)（頻率、振型、阻尼比）是結(jié)構(gòu)的一個(gè)固有本質(zhì)特性,是了解結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性、進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷檢測與安全評(píng)估的重要依據(jù)。然而,傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法在應(yīng)用時(shí)往往需要較多的人工干預(yù)和參數(shù)設(shè)置,在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)模態(tài)參數(shù)的自動(dòng)識(shí)別,嚴(yán)重影響結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)在線預(yù)警。如何實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的智能識(shí)別是值得研究的問題,為此,本文結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)理論,研究環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的智能方法。本文主要研究內(nèi)容包括:提出了一種基于模態(tài)獨(dú)立性的環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。該方法首先將模態(tài)參數(shù)識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)問題,然后考慮模態(tài)響應(yīng)的不相關(guān)性和非高斯性構(gòu)造損失函數(shù)以估算模態(tài)參數(shù)。對(duì)數(shù)值模擬算例和某斜拉橋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,所提出的方法與常用的頻域分解法,隨機(jī)子空間法和NEx T+ERA方法等具有相似的模態(tài)識(shí)別精度,但明顯優(yōu)于傳統(tǒng)獨(dú)立成分分析方法。提出的方法具有一定的智能數(shù)據(jù)處理能力,為環(huán)境激勵(lì)下的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別提供一種新的選擇。提出了一種基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)時(shí)頻域稀疏性的環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。利用結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)在時(shí)頻域具有稀疏性的特點(diǎn),首先將結(jié)構(gòu)... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

近些年

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-2-一艘佛山籍運(yùn)砂船偏離主航道航行撞擊九江大橋，導(dǎo)致橋面坍塌約200米，導(dǎo)致9人死亡。而且橋梁維修的費(fèi)用也越來越高。以美國為例，20世紀(jì)80年代末，橋梁維修的費(fèi)用就達(dá)到了1500億美元，到了90年代，全國70萬座橋梁有60%需要維修，費(fèi)用高達(dá)3500億美元，21世紀(jì)費(fèi)用預(yù)計(jì)達(dá)到12000億美元[1]。所以，結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測也是一個(gè)十分重要的問題。a)美國俄亥俄大橋倒塌b)韓國圣水大橋倒塌c)重慶彩虹橋倒塌d)九江大橋事故圖1-2近些年橋梁倒塌事故模態(tài)參數(shù)識(shí)別是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測十分重要的內(nèi)容，因?yàn)槟B(tài)參數(shù)是識(shí)別結(jié)構(gòu)是否“健康”的重要指標(biāo)，所以準(zhǔn)確識(shí)別出模態(tài)參數(shù)是了解結(jié)構(gòu)振動(dòng)特性、進(jìn)行健康監(jiān)測的重要依據(jù)。模態(tài)參數(shù)是反映結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性的主要參數(shù)。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)安全評(píng)價(jià)方法通過靜載試驗(yàn)分析結(jié)構(gòu)的受力、變形和穩(wěn)定性等特性[2]。然而，實(shí)際的土木結(jié)構(gòu)不僅承受靜力荷載，還承受大量的動(dòng)力荷載，如車輛荷載、風(fēng)荷載、地震荷載等。所以僅僅了解結(jié)構(gòu)的靜力特性不能完全了解結(jié)構(gòu)的特性，還需要了解結(jié)構(gòu)在動(dòng)力荷載下特性[2]。結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)（頻率、振型、阻尼比）是結(jié)構(gòu)的一個(gè)固有本質(zhì)特性，反映了結(jié)構(gòu)在外力作用下的反應(yīng)，表征了結(jié)構(gòu)的“性格”，是了解結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性、進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷檢測與安全評(píng)估的重要依據(jù)，所以準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)具有重要的意義。模態(tài)參數(shù)識(shí)別從20世紀(jì)60年代至今逐漸發(fā)展成熟[2,3]。它和有限元分析構(gòu)成了結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)的兩大支柱，有限元問題是結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)的“正問題”方法，模態(tài)參數(shù)識(shí)別是結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)的“反問題”方法[3,4]。結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別是結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)的經(jīng)典反

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-9-況下，稀疏成分分析也可以僅依靠輸出響應(yīng)簡單有效地識(shí)別模態(tài)參數(shù)[18]。大多數(shù)盲源分離方法利用四種類型的數(shù)學(xué)屬性，即信號(hào)源之間的相互獨(dú)立性、信號(hào)源的稀疏性、信號(hào)源的時(shí)間結(jié)構(gòu)和信號(hào)源的非平穩(wěn)特性。在本文的第二章和第三章中將詳細(xì)介紹基于信號(hào)源之間的相互獨(dú)立性的方法和基于信號(hào)源的稀疏性的方法。1.3機(jī)器學(xué)習(xí)簡介及其在方程求解中的研究現(xiàn)狀1.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡介機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）是近年來的一大熱門話題。機(jī)器學(xué)習(xí)也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，是人工智能的重要分支。它通過數(shù)據(jù)分析獲得數(shù)據(jù)的規(guī)律，并將這些規(guī)律應(yīng)用于預(yù)測或判定其他未知數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)目前廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)的具體算法包括決策樹、感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、馬爾科夫鏈等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要算法，也是奠定深度學(xué)習(xí)發(fā)展的基礎(chǔ)算法，它的思想影響了深度學(xué)習(xí)，使得深度學(xué)習(xí)成為人工智能中極為重要的技術(shù)之一。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetwork，DNN）就是有很多層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種常用的方法，是一種通過模仿生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型，是一種自適應(yīng)的計(jì)算模型。它通過感知外部信息的變化來改變系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多的神經(jīng)元組成，神經(jīng)元之間的相互聯(lián)系構(gòu)成信息處理的龐大網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于它是一個(gè)能夠通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)、總結(jié)、歸納的系統(tǒng)，能夠推理產(chǎn)生一個(gè)智能識(shí)別系統(tǒng)，從而成為人工智能技術(shù)的重要基石。圖1-3一個(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1-3所示，一個(gè)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層、輸出層三部分組成。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究進(jìn)展[J]. 鮑躍全,陳智成,魏世銀,徐陽,唐志一,李惠.  Engineering. 2019(02)
[2]基于計(jì)算機(jī)視覺的民用基礎(chǔ)設(shè)施的檢查與監(jiān)測研究進(jìn)展[J]. Billie F.Spencer Jr.,Vedhus Hoskere,Yasutaka Narazaki.  Engineering. 2019(02)
[3]結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)科學(xué)與工程[J]. 李惠,鮑躍全,李順龍,張東昱.  工程力學(xué). 2015(08)

博士論文
[1]基于盲源分離技術(shù)的工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法研究[D]. 張曉丹.北京交通大學(xué) 2010

碩士論文
[1]橋梁工程重大坍塌事故調(diào)查與分析[D]. 侯秀麗.中南大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3447005