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《东北大学》 2013年
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基于神经网络的石河大桥损伤预警算法研究

崔宝影  
【摘要】:桥梁属于城市交通的重要部分,在交通荷载和自然灾害等因素的长期影响下会导致桥梁的材料性能下降以及可靠性降低,桥梁一旦发生损坏就会带来重大的损失。因此,及时发现桥梁损伤就显得尤为重要。本文通过对石河大桥有限元模型的研究,验证了基于神经网络能够识别结构损伤,并提出了一种云粒子群优化神经网络的方法用于进行结构损伤识别,并验证了该方法的有效性。首先,根据石河大桥的图纸及实际桥梁材料属性等信息建立桥梁的有限元模型;为了更接近桥梁的传感器测量数据,利用正交设计的方法选取合适的材料参数来修正有限元模型。其次,选取损伤位置和损伤因子,然后利用有限元模型模拟不同位置不同程度的损伤获取损伤因子,将损伤因子同未损伤状况的因子比较后做归一化处理并作为神经网络的输入参数,进行基于神经网络的结构损伤识别。仿真结果表明,神经网络能够识别结构的损伤位置和损伤程度,并且基于静力应变数据的识别精度要比基于模态频率的精度高。然后利用训练好的神经网络针对桥梁传感器的实时测量数据进行损伤识别,以此来确定该时间段内桥梁的健康状况。最后,为了增加结果的稳定性,提出了一种云粒子群优化神经网络的优化算法,避免了因神经网络的初始权值的随机性使得结果不稳定,甚至会出现陷入局部最优而出现损伤误判的状况。仿真结果表明,云粒子群优化神经网络能够很好的识别出结构的损伤位置和损伤程度,并且结果具有稳定性。然后利用训练好的CPSO优化神经网络针对桥梁传感器的实时测量数据进行损伤识别,以此来确定该时间段内桥梁的健康状况。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U446;TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 狄生奎;花尉攀;汲生伟;张晋文;;简支梁损伤的模态曲率差值试验分析[J];兰州理工大学学报;2010年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前7条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 陈识;模态参数识别及损伤诊断[D];南京航空航天大学;2010年
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10 陈小雨;两种基于结构动力响应的钢筋混凝土梁损伤识别方法[D];昆明理工大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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