本文關(guān)鍵詞：基于轉(zhuǎn)角模態(tài)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)梁損傷識別研究

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【摘要】：基于小波奇異性檢測原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力,結(jié)合結(jié)構(gòu)基本模態(tài)參數(shù),提出了一種結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)角模態(tài)的損傷識別方法.首先,建立三跨連續(xù)梁的有限元模型獲取結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),并對其進行Mexihat小波變換,通過系數(shù)圖突變點判斷結(jié)構(gòu)損傷位置.然后,將小波系數(shù)模特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,分別研究了該方法在單損傷和多損傷工況下的識別能力.最后將不同工況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與結(jié)構(gòu)實際損傷程度進行對比,得到單處損傷預(yù)測誤差平均值為0.22%,多處損傷預(yù)測誤差平均值分別為0.22%和0.18%,結(jié)果表明該方法在結(jié)構(gòu)損傷識別方面的有較高有效性及精確度.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)牽引動力國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 損傷識別 轉(zhuǎn)角模態(tài) 小波奇異性理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號】：O346.5;;TP183;;TP277
【正文快照】： 國家自然科學(xué)基金(51375405);牽引動力國家重點實驗室自主項目(2016TPL-T10)王名月(1992-),女,四川成都人,碩士.研究方向:結(jié)構(gòu)損傷識別、動力學(xué).Email:wmyue1992@163.ccom結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)對結(jié)構(gòu)小損傷較為敏感且容易獲取,其變換可視為結(jié)構(gòu)早期損傷產(chǎn)生的標志,近年來,一些人工智能

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本文編號：1070027