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基于机器学习的桥梁损伤识别研究

梁杰明  
【摘要】:桥梁是交通运输设施中的重要组成部分。我国大型桥梁发展迅速,日常运营管理压力增大,而且桥梁损伤没有得到及时修复会造成灾难性后果。桥梁监测数据中含有大量桥梁结构信息,合理使用这些监测数据能够及时了解桥梁状态,识别桥梁损伤,提高桥梁运营效率。然而,目前仍缺乏监测数据挖掘的有效手段,如何从桥梁监测数据中挖掘损伤信息、识别结构损伤,仍然是一个难题,且多损伤识别问题仍缺乏系统研究。本文基于双跨梁模型,探索桥梁损伤识别问题,主要开展了以下工作:(1)建立了单损伤桥梁的响应数据集以及多损伤桥梁的响应数据集,为机器学习算法建立数据基础分析了损伤状态对桥梁响应的影响规律;(2)比较了支持向量机(support vector machine,SVM)模型、k近邻(k-nearest neighbort,k NN)模型、决策树(decision tree,DT)模型以及多层感知机(multilayer perceptron,MLP)模型的损伤识别能力,针对原始数据训练得到的模型抗噪声干扰能力差的缺点,使用主成分分析(moving principal components analysis,MPCA)方法提取特征向量作为输入,提高了模型的识别准确率以及抗噪声干扰能力,结果表明,使用MPCA方法提取数据特征向量作为输入,DT模型识别损伤能获得最佳效果;(3)进一步研究了DT模型的泛化能力,证明了使用MPCA特征向量训练的DT模型能够根据训练集样本没有的工况的数据对桥梁进行诊断,且能够根据损伤数量比训练集中样本多的工况的数据,对桥梁进行诊断。


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