本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的內(nèi)河框架墩式碼頭結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文結(jié)合某內(nèi)河框架墩式碼頭實(shí)際工程,通過(guò)ANSYS有限元分析軟件對(duì)碼頭結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)分析,提取結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性參數(shù)并建立損傷指標(biāo),應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一個(gè)碼頭構(gòu)件損傷的識(shí)別體系,用于識(shí)別碼頭受損構(gòu)件的位置和損傷程度。其主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下：(1)根據(jù)損傷力學(xué)理論建立碼頭結(jié)構(gòu)的損傷模型,計(jì)算出各個(gè)損傷指標(biāo),并對(duì)其在同一損傷程度下不同損傷位置時(shí)、同一損傷位置不同損傷程度時(shí)的變化規(guī)律進(jìn)行研究,得到對(duì)碼頭結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷初步定位時(shí)損傷指標(biāo)采用NFRN,對(duì)樁進(jìn)行損傷具體定位時(shí)損傷指標(biāo)采用NDΦ,對(duì)柱和撐進(jìn)行損傷具體定位時(shí)損傷指標(biāo)采用X2,對(duì)樁進(jìn)行損傷程度識(shí)別時(shí)損傷指標(biāo)采用RNF,對(duì)柱和撐進(jìn)行損傷程度識(shí)別時(shí)損傷指標(biāo)采用FFC。(2)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了框架墩式碼頭結(jié)構(gòu)構(gòu)件損傷識(shí)別系統(tǒng),識(shí)別過(guò)程主要分三步：第一步對(duì)碼頭結(jié)構(gòu)損傷構(gòu)件進(jìn)行初步定位,識(shí)別出損傷構(gòu)件的類型；第二步對(duì)損傷構(gòu)件進(jìn)行進(jìn)一步識(shí)別,識(shí)別出損傷構(gòu)件的具體位置；第三步對(duì)損傷構(gòu)件進(jìn)行損傷程度識(shí)別。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試,得到網(wǎng)絡(luò)的損傷識(shí)別效果較好。(3)通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抗噪分析獲知,當(dāng)對(duì)碼頭構(gòu)件進(jìn)行初步定位、對(duì)樁進(jìn)行損傷具體定位時(shí),誤差對(duì)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果影響較小,可不必進(jìn)行抗噪訓(xùn)練；當(dāng)對(duì)碼頭構(gòu)件進(jìn)行損傷程度識(shí)別、對(duì)柱和撐進(jìn)行損傷具體定位時(shí),誤差對(duì)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果影響較大,需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抗噪訓(xùn)練,以提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別正確率。(4)對(duì)比各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的抗噪性能,得到誤差對(duì)頻率指標(biāo)影響小于對(duì)振型指標(biāo)的影響,因此,在對(duì)振型模態(tài)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量時(shí),應(yīng)當(dāng)采取必要的消噪措施。(5)對(duì)比抗噪訓(xùn)練前后網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果,得到抗噪訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果有所提升,結(jié)構(gòu)中樁和柱的提升效果較好,撐的提升效果較差。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 損傷識(shí)別 抗噪分析 框架墩式碼頭
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U656.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 選題背景及研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題12-17
• 1.2.1 結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別方法研究的概述12-13
• 1.2.2 全局損傷識(shí)別法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2.1 基于結(jié)構(gòu)靜態(tài)特性的損傷識(shí)別13
• 1.2.2.2 基于結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的損傷識(shí)別13-14
• 1.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識(shí)別14-16
• 1.2.4 碼頭結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及思路17-19
• 1.3.1 研究的主要目的17
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容17-19
• 第二章 結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的基本理論19-26
• 2.1 損傷力學(xué)的基本理論19-21
• 2.1.1 損傷變量19
• 2.1.2 有效應(yīng)力19-20
• 2.1.3 應(yīng)變等價(jià)性假設(shè)20
• 2.1.4 應(yīng)力等價(jià)性假設(shè)20-21
• 2.2 模態(tài)分析理論21-22
• 2.3 損傷指標(biāo)理論22-25
• 2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化頻率變化率NFRN22-23
• 2.3.2 頻率變化比FCR23-24
• 2.3.3 頻率平方變化比FSR24
• 2.3.4 頻率平方變化率RNF24
• 2.3.5 基于振型變化的損傷指標(biāo)24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論26-37
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述26
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型26-30
• 3.2.1 人工神經(jīng)元26-27
• 3.2.2 神經(jīng)元傳遞函數(shù)27-28
• 3.2.3 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)28-29
• 3.2.4 學(xué)習(xí)方法29-30
• 3.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-32
• 3.3.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理30-31
• 3.3.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)要點(diǎn)31-32
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-36
• 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)32
• 3.4.2 BP算法的基本原理32-35
• 3.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)要點(diǎn)35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架墩式碼頭的損傷識(shí)別37-62
• 4.1 框架墩式碼頭損傷識(shí)別基本思路37-38
• 4.2 框架墩式碼頭模態(tài)分析38-41
• 4.2.1 框架墩式碼頭有限元模擬38-39
• 4.2.2 模態(tài)分析39-41
• 4.3 損傷指標(biāo)分析41-43
• 4.4 框架墩式碼頭結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別43-60
• 4.4.1 損傷識(shí)別判別標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 4.4.2 損傷初步定位44-45
• 4.4.3 損傷具體定位45-55
• 4.4.3.1 樁的損傷定位分析46-47
• 4.4.3.2 柱的損傷定位分析47-53
• 4.4.3.3 撐的損傷定位分析53-55
• 4.4.4 損傷程度識(shí)別55-60
• 4.4.4.1 樁的損傷程度識(shí)別56-58
• 4.4.4.2 柱的損傷程度識(shí)別58-60
• 4.4.4.3 撐的損傷程度識(shí)別60
• 4.5 本章小結(jié)60-62
• 第五章 考慮誤差影響的碼頭構(gòu)件的損傷識(shí)別62-70
• 5.1 引言62
• 5.2 考慮誤差影響的損傷初步定位62-63
• 5.3 考慮誤差影響的損傷具體定位63-66
• 5.3.1 樁的損傷具體定位63-64
• 5.3.2 柱、撐的損傷具體定位64-66
• 5.4 考慮誤差影響的損傷程度識(shí)別66-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第六章 結(jié)論與展望70-72
• 6.1 結(jié)論70-71
• 6.2 展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果76

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 魏文馨;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的內(nèi)河框架墩式碼頭結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別[D];重慶交通大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：306321