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基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁局部響應相關性建模方法

發(fā)布時間:2024-02-23 11:47
  隨著傳感器技術的快速發(fā)展,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)目前已廣泛應用于土木工程領域,但如何從監(jiān)測數(shù)據(jù)中有效提取得到有關結(jié)構(gòu)狀態(tài)的信息仍是一個十分重要、需要進行研究的問題。傳統(tǒng)的損傷識別方法是以模態(tài)參數(shù)為損傷敏感特征的,但模態(tài)參數(shù)對局部損傷并不敏感,因此需要對局部結(jié)構(gòu)進行建模從而獲取損傷敏感特征進行損傷識別。但對于大型橋梁這樣的具有非線性的結(jié)構(gòu),目前仍缺乏有效的、自適應的建模方法。同時損傷識別方法也常常受到溫度等環(huán)境因素的干擾。為此,本文使用深度學習方法,對考慮溫度影響的局部結(jié)構(gòu)建模方法進行了研究。主要研究內(nèi)容包括:研究考慮溫度影響的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的相關性建模方法。首先了介紹了使用時間序列模型描述線性結(jié)構(gòu)動力系統(tǒng)的數(shù)學原理;然后分析了幾種將輸入輸出模型轉(zhuǎn)換為響應間輸出相關性模型的情形;使用子結(jié)構(gòu)思想挑選部分結(jié)構(gòu)響應,并針對橋梁由于大變形出現(xiàn)的幾何非線性行為,使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性時間序列建模方法構(gòu)造響應之間的相關性模型;同時將溫度也作為模型的輸入,依托循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取能力來考慮到溫度對相關性模型的影響。研究基于誤差水平的損傷識別方法。使用模型的預測殘差標準差來作為損傷敏感特征進行損傷...

【文章頁數(shù)】:73 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1普通RNN模型結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-1普通RNN模型結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-1普通RNN模型結(jié)構(gòu)示意圖由于此時每個RNN單元僅由包含一個雙曲正切函數(shù),因此普通RNN單元又稱為是雙曲正切單元?梢园l(fā)現(xiàn),RNN使用狀態(tài)向量記錄該時刻的自身響應與其他各自由度響應的方法,代替了ARMAX模型中除下一時刻的輸入、輸出以及噪聲以外的各項。....


圖2-2GRU結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-2GRU結(jié)構(gòu)示意圖

tz——更新門;th——計算th的中間變量,表示了當前時刻輸入對狀態(tài)變量的影響;——表示向量之間相同位置元素相乘的乘法算子;——sigmoid函數(shù);W、h——公式中各變量對應的權(quán)重以及偏置項。圖2-2所示,GRU模型的狀態(tài)更新方式如下:首先,根據(jù)....


圖2-3基于門限循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁響應量相關性模型示意圖

圖2-3基于門限循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁響應量相關性模型示意圖

考慮到在自然語言處理領域,模型的初始狀態(tài)變量一般設置為零于在開始處理語句前并不接受任何先驗知識,模型所獲取的信息為零應量建模中,并不能保證初始的狀態(tài)向量為零?紤]到初始狀態(tài)對應輸出,即初始時刻的輸出可以看成是初始時刻的狀態(tài)變量通過一個得到,那么就可以假定初始狀態(tài)變量能夠通過初始時....


圖3-1剛性鉸構(gòu)造立面圖及其A-A截面橫斷圖

圖3-1剛性鉸構(gòu)造立面圖及其A-A截面橫斷圖

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文有柔性減振并預緊的球型支座,從而降低支座摩擦面壓應力、滿足承載力要求、滿足剛性鉸實際工作要求、緩解應力峰值與沖擊破壞并提高剛性鉸結(jié)構(gòu)與支座安全性。同時,如圖3-1(a)所示,為了更好地將根部剪力和彎矩傳遞到大鋼箱梁的頂?shù)装迳,小鋼箱梁的主要受力?gòu)件....



本文編號:3907447

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