本文關(guān)鍵詞：基于計算智能的橋梁損傷識別方法抗噪性能研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于受到車輛荷載、自然環(huán)境、材料劣化等因素的影響,服役的中小跨徑混凝土簡支梁橋損傷不斷出現(xiàn)。異形橋梁作為城市立交橋的主要結(jié)構(gòu)形式,由于其復(fù)雜的受力特性,結(jié)構(gòu)損傷不可避免。對簡支梁橋及異形橋梁開展損傷識別研究,具有重要的工程實際意義。此外,在橋梁動力參數(shù)的測試過程中,不可避免地受到測試噪聲的影響,導(dǎo)致動力參數(shù)包含的損傷識別有效信息降低,損傷識別結(jié)果產(chǎn)生較大偏差。對損傷識別方法開展抗噪性能研究,是提高損傷識別方法識別精度的必要舉措。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機技術(shù)實現(xiàn)了簡支梁橋及異形橋梁的損傷識別,驗證了其損傷識別的有效性。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的抗噪性能進行了研究,在損傷識別指標(biāo)向量中添加高斯白噪聲,研究其在不同噪聲水平下的損傷識別精度,實現(xiàn)了基于計算智能的損傷識別方法的優(yōu)化選取。具體開展了以下工作:(1).對基于動力特性與計算智能技術(shù)的橋梁損傷識別研究背景及意義進行了闡述,詳細(xì)分析了現(xiàn)有損傷識別方法的優(yōu)缺點。對橋梁損傷識別方法的抗噪性能研究進行了分析,明確了損傷識別方法抗噪性能研究的重要意義。在總結(jié)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了本文的研究思路。(2).系統(tǒng)地介紹了基于模態(tài)頻率及模態(tài)振型的損傷識別原理。在此基礎(chǔ)上,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機算法的理論基礎(chǔ)進行了闡述,為基于智能計算方法的橋梁損傷識別系統(tǒng)構(gòu)建奠定了理論基礎(chǔ)。(3).對混凝土簡支梁橋進行了損傷識別研究。以簡支梁橋損傷前后的振型比值為損傷識別指標(biāo),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機算法對簡支梁橋進行損傷識別。在選取的測試樣本中添加高斯白噪聲,檢驗BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM算法的抗噪能力。(4).考慮了異形橋梁的幾何特殊性,選取模態(tài)頻率參數(shù)構(gòu)造損傷識別指標(biāo),分別采取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與支持向量機算法對異形橋梁進行了損傷定位與程度識別。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的抗噪性能進行了驗證,在識別指標(biāo)向量中添加不同水平的高斯白噪聲,對測試工況的損傷狀態(tài)進行了識別。
【關(guān)鍵詞】：橋梁結(jié)構(gòu) 損傷識別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 噪聲影響 抗噪性能
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U446
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 基于動力參數(shù)的損傷識別方法13-16
• 1.2.1 基于模態(tài)頻率的損傷識別方法13-14
• 1.2.2 基于振型及其導(dǎo)出量的損傷識別方法14-15
• 1.2.3 基于應(yīng)變模態(tài)及模態(tài)柔度的損傷識別方法15-16
• 1.3 基于計算智能技術(shù)的損傷識別方法16-21
• 1.3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法16-18
• 1.3.2 基于支持向量機的損傷識別方法18
• 1.3.3 基于小波分析的損傷識別方法18-19
• 1.3.4 其它方法19-21
• 1.4 損傷識別方法的抗噪性能研究21-22
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容22-24
• 第2章 橋梁損傷識別智能計算理論24-42
• 2.1 引言24
• 2.2 基于動力特性的損傷識別原理24-27
• 2.2.1 基于模態(tài)頻率的損傷識別24-26
• 2.2.2 基于模態(tài)振型的損傷識別26-27
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論27-33
• 2.3.1 神經(jīng)元及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)27-30
• 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程30-31
• 2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法31-33
• 2.4 支持向量機理論33-41
• 2.4.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論及結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小準(zhǔn)則33-34
• 2.4.2 基于支持向量機的分類算法34-37
• 2.4.3 基于支持向量機的回歸算法37-41
• 2.5 本章小結(jié)41-42
• 第3章 簡支梁橋損傷識別計算智能方法及抗噪性能研究42-62
• 3.1 引言42-43
• 3.2 損傷識別指標(biāo)及工況建立43-48
• 3.2.1 模態(tài)振型比值43
• 3.2.2 損傷識別指標(biāo)有效性43-46
• 3.2.3 損傷識別工況建立46-48
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡支梁損傷識別48-53
• 3.3.1 損傷位置識別48-51
• 3.3.2 損傷程度識別51-53
• 3.4 基于SVM的簡支梁損傷識別53-57
• 3.4.1 損傷位置識別53-55
• 3.4.2 損傷程度識別55-57
• 3.5 簡支梁橋損傷識別抗噪性能分析57-60
• 3.5.1 噪聲模擬57-58
• 3.5.2 損傷位置識別抗噪性能分析58-59
• 3.5.3 損傷程度識別抗噪性能分析59-60
• 3.6 本章小結(jié)60-62
• 第4章 異形橋梁損傷識別計算智能方法及抗噪性能研究62-72
• 4.1 引言62-63
• 4.2 損傷識別指標(biāo)及工況建立63-66
• 4.2.1 損傷識別指標(biāo)63
• 4.2.2 損傷識別工況建立63-66
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異形橋梁損傷識別66-68
• 4.3.1 損傷位置識別66-67
• 4.3.2 損傷程度識別67-68
• 4.4 基于SVM的異形橋梁損傷識別68-69
• 4.4.1 損傷位置識別68-69
• 4.4.2 損傷程度識別69
• 4.5 異形橋梁損傷識別抗噪性能分析69-71
• 4.5.1 噪聲模擬69-70
• 4.5.2 損傷位置識別抗噪性能分析70
• 4.5.3 損傷程度識別抗噪性能分析70-71
• 4.6 本章小結(jié)71-72
• 第5章 結(jié)論與展望72-74
• 5.1 結(jié)論72-73
• 5.2 展望73-74
• 參考文獻74-82
• 作者簡介82-83
• 致謝83

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