【摘要】：橋梁結構在實際運營中會受到環(huán)境侵蝕、材料老化與荷載長期效應、疲勞效應和突變效應等多種因素的影響,導致結構強度降低和損傷累積等問題。近年來,國內外突發(fā)的橋梁塌毀事故引起了社會的廣泛關注,同時運營橋梁的結構健康監(jiān)測研究也迅速發(fā)展。本文以模型試驗及實橋健康監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,對結構隨機振動加速度響應進行統(tǒng)計分析,結合支持向量機方法實現(xiàn)了對模型結構的損傷識別,并提出了運營實橋結構安全性預警的方法,具體工作如下:(1)對框架模型實測加速度數(shù)據(jù)的均值、方差、偏度和峰度等統(tǒng)計特征進行了損傷敏感性分析,驗證了方差指標對結構損傷的敏感性,對其損傷判定及定位能力展開了討論。對加速度時程響應的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)的分析表明,兩個指標對多種損傷工況具有判定能力,但無法實現(xiàn)對于損傷的定位。(2)比較分析了結構隨機振動加速度響應的方差、回歸系數(shù)和互相關函數(shù)幅值向量等三個統(tǒng)計特征量的損傷識別能力,結果表明以單個特征量作為支持向量機的輸入向量,對結構損傷識別精度有限,如將三個特征量融合,構建更高維的輸入向量,識別精度提高到100%。通過添加高斯白噪聲,驗證了支持向量機進行損傷識別的方法具有良好的抗噪魯棒性。(3)引入了特征工程的方法,在保證結構損傷識別精度的前提下降低支持向量機特征向量的維度,減少計算量,但是模型試驗數(shù)據(jù)的分析結果表明,保留下來的特征因子并不固定,該方法在實際使用當中具有局限性。(4)針對運營實橋海量監(jiān)測數(shù)據(jù)提出一種新的加速度響應分析方法,將結構的環(huán)境激振和車致振動進行分離,分別討論了兩部分加速度響應的統(tǒng)計分布模式。(5)以運營橋梁實測加速度響應的均值、方差和六個分位點構建八維特征向量,建立了基于單分類支持向量機的結構安全性預警方法。以78天的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本庫,采用一類支持向量機(OCSVM)和支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)兩種方法對實橋數(shù)據(jù)進行了識別,結果表明OCSVM的識別精度優(yōu)于SVDD,且隨著訓練樣本庫數(shù)量的增加識別精度會更高。以此提出了建立基于多點融合的一類支持向量機實橋結構安全性監(jiān)測預警系統(tǒng)的方法。
【學位授予單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U441.3
【圖文】：

位論文邐第二章基于支持向量機的結構Ｒ｛０））＾Ｒｅｍｐ｛０））－＾（／＞｛ｒｉ／ｈ）＾／／，）邋＝邋＾（－－－＾１］￣ｌｎ（？７／４）必；）表示真實風險，表示經(jīng)驗風險，以《／／0表示置信風險，７７險與經(jīng)驗風險之間至少以（１－以的概率滿足式（２－４）。逡逑（２－５）可以看出，當樣本數(shù)量《有限時，若學習機器的ＶＣ維較高，，即使經(jīng)驗風險保持不變或者減小都不能使真實風險最小，這便是學能力之間存在的悖論。從公式中可以看出，要想通過減小經(jīng)驗風險來，則需要盡可能的采用ＶＣ維較低的學習機器，而為了使經(jīng)驗風險最小，數(shù)集。上述兩個因素需要同時考慮，權衡取舍，以便得出理想結果。逡逑

每種形狀各自代表一類不同的樣本，分類超平面Ｈ對兩種樣行，二者之間的距離為叫做分類間隔。最優(yōu)分類超平面不僅能且能保證分類間隔最大，處于Ｈ１和Ｈ２上的點即為支持向量（Ｓ分類問題可以表述為：假如已有測試樣本集Ｄ邋＝邋ｆｔｘ，，NB￥＇＝｜，其ｅ｛－ｌ，＋邋ｌ｝為輸出空間。ｊｖ＾＿ｘ邋＋邋Ｓ邋＝邋0｝表示符合分類要求的所有超的形式可寫為：逡逑ｗｘ邋＋邋／？邋＝邋０系數(shù)向量，ｂ為偏置，且存在以下關系：逡逑NB＋邋Ｚ？）－１邋２０，／邋＝邋１，２，＂．，”隔２／｜ｖｖ｜｜最大，也就是最小化｜ｎ｜２，于是將求解最優(yōu)超平面轉化此確定的最大間隔分類超平面是唯一的，問題可描述為：逡逑／邋１逡逑

只有少數(shù)樣本ｘ；滿足＋０－１邋＝邋０，根據(jù)ＫＫＴ條件，這些樣本點對應的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘逡逑子《，４邋＞邋０，其他多數(shù)樣對應的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子０，這種屬性也稱為“稀疏性”。少數(shù)ａ；邋＞邋０逡逑對應的樣本點落在圖２－２中的ＨＩ和Ｈ２上，稱之為支持向量；己知通過式（２－１２）可以逡逑求出法向量Ｖ，分類閥值ｆ能通過支持向量求解。逡逑實際情況中，大多數(shù)樣本集并不是線性可分的，僅僅采用“硬間隔”的方法很難得到理逡逑想結果，因此采用“軟間隔”方法，弓丨入松弛變量為得到最大分類間隔和最小分類誤逡逑差放棄部分離群點（ｏｕｔｌｉｅｒ），式（２－８）可以改寫成：逡逑ｍｉｎｆ—ｌｌｗｌｌ２邋＋ＣＹ＇＾．ｌ逡逑１２１１邋１１邐（２－１９）逡逑ｓｕｂｊｅｃｔ邋ｔｏ邋NB？邋（ｗ．ｘｙ邋＋邋６）邋—邋１邋＋邋委邋ｋ邋０，／邋＝邋１，２，？邋？邋．＂７逡逑其中，Ｃ＞０為懲罰因子，代表對離群樣本點所帶來損失的關注度。如下圖所示：逡逑□邋＾；。。。逡逑口邋口邋口邐分類間隔＝２／｜｜ｗ｜｜逡逑圖２－３線性不可分逡逑上述討論都是針對線性分類器，若提供的樣本線性不可分，則無法求解。唯一的解決方逡逑１４逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2765170