【摘要】：基于動力學方法的結構損傷識別是結構損傷識別的熱點問題,國內外學者對這個研 究方向已經進行了廣泛的研究。隨著模態(tài)分析技術和診斷測試技術的飛速發(fā)展,基于動 力學方法的結構損傷識別也取得了很多成果。本文在前人研究的基礎上,把兩種結構損 傷識別方法結合起來進行損傷識別。 本文在大量閱讀文獻資料的基礎上,對目前進行結構損傷識別的方法進行了綜述。 通過對比選擇基于動力學的結構損傷識別方法,在進一步的研究中采用了固有頻率作為 識別標志量,并把兩種基于固有頻率的損傷識別方法結合起來。這兩種方法分別是利用 結構固有頻率變化平方比和建立結構損傷識別矩陣來進行損傷識別。本文指出這兩種方 法,只能分別識別出損傷位置和損傷程度,但不能同時識別出損傷位置和程度。最后, 本文把兩種方法結合起來進行損傷識別,取得預期效果。 在利用固有頻率變化平方比進行損傷定位的時候,人工識別方法效率低,且容易出 錯。本文通過建立BP神經網絡,利用已有樣本進行訓練,使神經網絡具有了對固有頻 率變化平方比進行識別的能力,并進行了驗證。
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TH113
【圖文】：

由上面的圖3.1到3.10可知，同一單元不同損傷程度得到的識別向量具有似性。對于不同的損傷程度得到的識別向量元素值隨著損傷程度的增加而減小。是，損傷程度加深后，固有頻率的變化值與程度的變化值之間不是成比例的關隨著損傷程度的加深固有頻率的變化逐漸變小。損傷程度低時，由上述公式知小，與固有頻率的變化向量B相除會放大識別向量。這就造成了上述圖中的狀程度加深后，識別向量的元素值反而變小。建立損傷識別矩陣后，分別對單元和單元9的不同程度的損傷進行了識別，識別結果如下:

【共引文獻】

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本文編號：2757843