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基于振动模态分析和神经网络技术的结构损伤辨识

施晓良  
【摘要】:结构健康监测近年来成为工程与学术界关注的热点,结构健康监测所研究的内容主要包括结构损伤辨识、损伤定位与损伤程度的标定。结构损伤诊断是结构健康监测研究的核心与难点,目前有关这一关键问题的研究两个热点是利用结构振动模态分析技术和人工神经网络技术。 本文在对国内外结构损伤诊断研究系统归纳与总结的基础上,将振动模态分析技术与人工神经网络技术相结合,来探讨进行结构损伤诊断的方法。以板模型和机翼模型为研究对象,对其进行损伤模拟,由模态分析获得的模态参数。针对板模型构造了三种不同类型的损伤标识量,并采用经过改进的BP神经网络进行损伤识别,识别结果令人满意:针对机翼结构构造了两种损伤标识量,也有较高的识别精度。由识别结果的分析,比较了不同类型损伤标识量对损伤的灵敏度,指出模态信息的不完善性对结构损伤识别的结果几乎没有影响,研究结果具有一定的工程实际意义。论文最后总结了基于结构动态特性分析的神经网络结构损伤诊断方法,并提出了未来研究的发展方向。


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