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基于支持向量机的高桩排架结构损伤检测

刘海欣  
【摘要】: 结构损伤检测是一种多科目、跨学科的综合性研究课题。本文在广泛查阅大量中外科技文献基础上,对基于振动测试的结构整体损伤检测方法进行了系统研究,选用了当前应用广泛的单元模态应变能改变率(MSECR)和残余模态力两种动力诊伤指标,通过系统对比二者诊伤能力的差异发现,残余模态力动力诊伤指标对结构形式、损伤程度的大小、损伤的多少、损伤位置都表现出良好的适应性。将统计方法引入噪声环境下的结构损伤诊断,利用蒙特卡罗法模拟实际环境噪声,成功地给出噪声环境下确定结构损伤位置的行之有效的方法。在确定损伤位置的基础上,利用基于小样本统计学习提出的机器学习算法——支持向量机(SVM)的回归拟合能力,给出了不同损伤单元的损伤程度,克服了传统机器学习算法需要大量训练样本的缺点。最后,根据本文方法建立了高桩排架结构动力诊伤模型,取得了良好的诊伤效果。


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