本文關(guān)鍵詞：基于振動(dòng)模態(tài)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測近年來成為工程與學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn),結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測所研究的內(nèi)容主要包括結(jié)構(gòu)損傷辨識、損傷定位與損傷程度的標(biāo)定。結(jié)構(gòu)損傷診斷是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究的核心與難點(diǎn),目前有關(guān)這一關(guān)鍵問題的研究兩個(gè)熱點(diǎn)是利用結(jié)構(gòu)振動(dòng)模態(tài)分析技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。 本文在對國內(nèi)外結(jié)構(gòu)損傷診斷研究系統(tǒng)歸納與總結(jié)的基礎(chǔ)上,將振動(dòng)模態(tài)分析技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,來探討進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷診斷的方法。以板模型和機(jī)翼模型為研究對象,對其進(jìn)行損傷模擬,由模態(tài)分析獲得的模態(tài)參數(shù)。針對板模型構(gòu)造了三種不同類型的損傷標(biāo)識量,并采用經(jīng)過改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行損傷識別,識別結(jié)果令人滿意:針對機(jī)翼結(jié)構(gòu)構(gòu)造了兩種損傷標(biāo)識量,也有較高的識別精度。由識別結(jié)果的分析,比較了不同類型損傷標(biāo)識量對損傷的靈敏度,指出模態(tài)信息的不完善性對結(jié)構(gòu)損傷識別的結(jié)果幾乎沒有影響,研究結(jié)果具有一定的工程實(shí)際意義。論文最后總結(jié)了基于結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)損傷診斷方法,并提出了未來研究的發(fā)展方向。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測 損傷識別 模態(tài)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：V215
【目錄】：

• 第一章 緒論7-9
• 1．1 概述7-8
• 1．2 本文主要研究內(nèi)容8
• 參考文獻(xiàn)8-9
• 第二章 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測概論9-18
• 2．1 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的研究背景、動(dòng)態(tài)及現(xiàn)狀9-12
• 2．2 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究方法12-15
• 2．2．1 基于智能材料結(jié)構(gòu)思想的損傷識別方法13
• 2．2．2 基于結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性的損傷識別方法13-14
• 2．2．3 基于阻抗技術(shù)的損傷識別方法14-15
• 2．3 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的信息處理技術(shù)15-16
• 2．4 本章小結(jié)16
• 參考文獻(xiàn)16-18
• 第三章 基于結(jié)構(gòu)振動(dòng)模態(tài)分析技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷診斷18-36
• 3．1 模態(tài)分析技術(shù)概述19-25
• 3．1．1 位移模態(tài)理論19-23
• 3．1．2 應(yīng)變模態(tài)理論23-24
• 3．1．3 模態(tài)參數(shù)識別24-25
• 3．2 模態(tài)參數(shù)與結(jié)構(gòu)損傷的關(guān)系25-27
• 3．3 基于振動(dòng)模態(tài)分析技術(shù)的破損診斷27-33
• 3．3．1 結(jié)構(gòu)損傷識別27-28
• 3．3．2 結(jié)構(gòu)損傷位置的識別28-32
• 3．3．3 結(jié)構(gòu)損傷程度的識別32-33
• 3．4 本章小結(jié)33-34
• 參考文獻(xiàn)34-36
• 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及其在損傷診斷中的應(yīng)用36-49
• 4．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論36-40
• 4．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及改進(jìn)40-45
• 4．2．1 BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造40
• 4．2．2 BP算法及其改進(jìn)40-43
• 4．2．3 BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的改進(jìn)43-45
• 4．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在損傷診斷中的應(yīng)用45-47
• 4．4 本章小結(jié)47
• 參考文獻(xiàn)47-49
• 第五章 基于模態(tài)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板損傷辨識49-66
• 5．1 結(jié)構(gòu)模態(tài)分析49-52
• 5．1．1 有限元分析軟件 MSC\PATRAN簡介49
• 5．1．2 Mathworks．MATLAB簡介49-50
• 5．1．3 分析結(jié)構(gòu)模型的選取50-51
• 5．1．4 結(jié)構(gòu)的損傷模擬及模態(tài)分析51-52
• 5．2 基于模態(tài)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷辨識52-64
• 5．2．1 基于位移類損傷識別指標(biāo)的損傷辨識52-57
• 5．2．2 基于頻率類損傷識別指標(biāo)的損傷辨識57-61
• 5．2．3 基于模態(tài)應(yīng)變能損傷指標(biāo)的損傷辨識61-64
• 5．2．4 各損傷識別指標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷識別結(jié)果對比64
• 5．3 本章小結(jié)64-65
• 參考文獻(xiàn)65-66
• 第六章 基于模態(tài)參數(shù)的機(jī)翼結(jié)構(gòu)損傷識別66-75
• 6．1 機(jī)翼模型的選取66
• 6．2 損傷模擬及模態(tài)分析66-67
• 6．3 基于模態(tài)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識67-72
• 6．3．1 基于損傷引起的頻率改變的損傷識別67-70
• 6．3．2 基于單元模態(tài)應(yīng)變能改變率的損傷識別70-72
• 6．4 兩種損傷標(biāo)識量識別結(jié)果比較72-73
• 6．5 本章小結(jié)73-74
• 參考文獻(xiàn)74-75
• 第七章 總結(jié)與展望75-78
• 7．1 總結(jié)75-77
• 7．2 展望77-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研工作與論文發(fā)表情況78-79
• 致謝79-80

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  本文關(guān)鍵詞：基于振動(dòng)模態(tài)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：314331