隨著中國綜合國力的不斷增強(qiáng),橋梁工程作為重要的基礎(chǔ)設(shè)施,有了很大的發(fā)展。然而,實(shí)際橋梁由于復(fù)雜的運(yùn)營環(huán)境和意外因素的存在會發(fā)生損傷,進(jìn)而威脅橋梁結(jié)構(gòu)安全。因此,及時(shí)診斷橋梁的結(jié)構(gòu)損傷并正確評估橋梁的健康狀況至關(guān)重要。針對該問題,結(jié)合時(shí)下流行的大數(shù)據(jù)、人工智能的理念,通過引入合適的深度學(xué)習(xí)方法對橋梁損傷識別進(jìn)行研究。文章主要從三個部分進(jìn)行討論:1.緒論部分:首先介紹了結(jié)構(gòu)損傷檢測的研究背景,進(jìn)而在總結(jié)現(xiàn)今結(jié)構(gòu)損傷識別方法面臨的挑戰(zhàn)并闡述未來發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上提出主題——基于深度學(xué)習(xí)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法。2.理論部分:闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和自編碼算法等基本理論,為本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建提供理論基礎(chǔ)。同時(shí)引出本文對于橋梁結(jié)構(gòu)損傷定位的策略——移動荷載作用下?lián)p傷識別的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。3.數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)部分:首先,通過簡支梁的數(shù)值模擬驗(yàn)證了該方法的操作步驟和可行性,探討了損傷程度和損傷位置對損傷識別結(jié)果的影響。繼而利用海珠橋模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,同時(shí)探究移動荷載速度對識別結(jié)果的影響。數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明了所提方法的可行性與適用性,得出損傷程度、損傷位置和移動荷載速度均為該方法識別損傷的...

【文章來源】： 暨南大學(xué)廣東省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究方法及現(xiàn)狀
        1.2.1 基于靜力測試的結(jié)構(gòu)損傷識別
        1.2.2 基于動力指紋方法的結(jié)構(gòu)損傷識別
        1.2.3 基于模型修正法的結(jié)構(gòu)損傷識別
        1.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別
    1.3 結(jié)構(gòu)損傷檢測領(lǐng)域存在的問題及挑戰(zhàn)
    1.4 深度學(xué)習(xí)方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.5 本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.5.1 本文主要工作
        1.5.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 基本理論
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 人工神經(jīng)元
        2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.3 梯度下降法
        2.1.4 后向傳播算法
    2.2 深度學(xué)習(xí)
    2.3 自編碼算法與稀疏性
        2.3.1 自編碼器
        2.3.2 稀疏自編碼器
        2.3.3 棧式自編碼器
第3章 移動荷載作用下簡支梁的損傷識別數(shù)值模擬
    3.1 數(shù)值模擬理論基礎(chǔ)
    3.2 數(shù)值模擬前序工作
    3.3 基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡支梁加速度信號識別
        3.3.1 識別方法
        3.3.2 數(shù)值模擬相關(guān)參數(shù)確定
        3.3.3 識別結(jié)果
    3.4 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型對工況識別效果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 移動荷載作用下海珠橋模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.1 海珠橋模型實(shí)驗(yàn)簡介
        4.1.1 海珠橋模型及實(shí)驗(yàn)設(shè)備
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)工況設(shè)置
    4.2 基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海珠橋模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)參數(shù)確定
        4.2.2 識別結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]橋隧養(yǎng)護(hù)的大數(shù)據(jù)時(shí)代——關(guān)于提升橋隧信息化管養(yǎng)水平的觀點(diǎn)交流 [J]. 趙巖.  中國公路. 2016(13)
[2]一種單層自動編碼器的聚類算法研究 [J]. 李森林,彭小寧,黃隆華.  懷化學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(11)
[3]橋梁安全監(jiān)測最新研究進(jìn)展與思考 [J]. 馬宏偉,聶振華.  力學(xué)與實(shí)踐. 2015(02)
[4]基于響應(yīng)面模型修正的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法 [J]. 宗周紅,褚福鵬,牛杰.  土木工程學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]深度學(xué)習(xí)研究綜述 [J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)
[6]去噪正則化模型修正方法在橋梁損傷識別中的應(yīng)用 [J]. 張純,宋固全.  振動工程學(xué)報(bào). 2012(01)
[7]基于動力特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷 [J]. 張志平,王杰,馬利亞.  科技致富向?qū)? 2011(15)
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[10]基于有限元模型修正技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷檢測 [J]. 李波,屈文忠,曾又林.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2008(05)

博士論文
[1]移動荷載作用下梁型結(jié)構(gòu)健康診斷方法研究[D]. 王步宇.浙江大學(xué). 2014
[2]基于重構(gòu)相空間的結(jié)構(gòu)損傷檢測方法及可視化研究[D]. 聶振華.暨南大學(xué). 2012
[3]橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的動力指紋方法研究[D]. 冉志紅.西南交通大學(xué). 2007

碩士論文
[1]基于全噪聲自動編碼器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法[D]. 夏林.武漢科技大學(xué). 2016
[2]基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測研究[D]. 安琪.蘭州大學(xué). 2016
[3]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人車分類算法[D]. 張國祥.西安電子科技大學(xué). 2016
[4]基于撓度影響線差值和移動主成分法的橋梁損傷識別研究[D]. 趙展.暨南大學(xué). 2015
[5]移動荷載作用下海珠橋模型損傷檢測實(shí)驗(yàn)研究[D]. 陳虹文.暨南大學(xué). 2015
[6]基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別算法研究[D]. 豐曉霞.太原理工大學(xué). 2015
[7]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[D]. 王雅思.哈爾濱工業(yè)大學(xué). 2014
[8]移動荷載作用下基于HHT和相空間重構(gòu)法的橋梁損傷識別[D]. 梁永濤.暨南大學(xué). 2014
[9]基于曲率模態(tài)理論橋梁損傷的數(shù)值模擬及實(shí)驗(yàn)研究[D]. 周海攀.昆明理工大學(xué). 2013
[10]基于曲率模態(tài)理論研究橋梁損傷診斷的有限元分析[D]. 涂勝.昆明理工大學(xué). 2010



本文編號：3555570