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基于模态分析理论和改进BP神经网络的桥梁损伤识别方法研究

尹骏晖  
【摘要】:在研究模态理论和神经网络的基础上,利用有限元ANSYS及MATLAB软件,提出用新颖的柔度对角曲率指标(简写为D_(FC))和神经网络建立对简支梁桥智能损伤识别方法,主要研究内容有四部分: 1.对基于振动模态分析理论的损伤识别方法进行了研究。分析了该方法的基本原理和过程,详细地研究了各种模态损伤识别方法的基本理论、优劣特性及适用范围。 2.对基于BP神经网络的损伤识别方法进行了深入分析。研究了人工神经网络的基本理论,数学推理,详细地研究了BP神经网络、BP经典算法和经过优化的LM算法,系统地阐述了基于BP神经网络损伤识别的基本原理和过程。 3.通过一个经典的简支梁的数值算例,建立起了以柔度对角曲率和神经网络为基础的损伤辨别方法。识别了简支梁单个单元损伤,两个单元同时损伤,损伤单元个数未知三种情况。三种情况下均准确识别出了简支梁的损伤位置和损伤程度。 4.将D_(FC)指标和BP网络相结合的损伤辨别方法运用于转山子实桥模型,提出了先纵向位置后横向位置的两步走方法,从而使得计算量大大减小,使以柔度对角曲率指标和BP网络相结合的损伤辨别方法应用于实际桥梁成为可能。以柔度对角曲率指标和BP网络为基础的两步走方法在转山子实桥模型中取得了较好的效果,顺利的辨别出了目标损伤的纵向位置,然后又顺利的辨别出了目标损伤的横向单元位置,各损伤单元损伤程度识别误差也在可接受范围之内。


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