【摘 要】
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探讨了吊索和主缆的张力变化指标与神经网络技术相结合对悬索桥结构损伤识别的方法.面向健康诊断设计制作了长10m的悬索桥试验模型.并通过模型误差分析建立了相应的高精度数
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探讨了吊索和主缆的张力变化指标与神经网络技术相结合对悬索桥结构损伤识别的方法.面向健康诊断设计制作了长10m的悬索桥试验模型.并通过模型误差分析建立了相应的高精度数值模型.基于该模型进行了悬索桥损伤识别的试验研究.模拟了悬索桥结构可能的损伤工况.将各损伤工况下部分吊索和局部主缆的应变变化作为用于损伤识别的主要观测参数.应用BP神经网络.分别以吊索应变变化和主缆应变变化作为网络输入,进行损伤识别研究.BP网络的输出向量同时指示了损伤位置和损伤程度.结果表明该方法能够很好地识别损伤构件(位置),同时对损伤程度的识别精度也在可接受的范围内.尤其是以吊索应变变化作为网络输入的损伤识别方法,显示了更大的优越性.在实际应用中,吊索的张力变化可通过测量吊索局部模态的基频而获得,而这一测量要比其他面向损伤检测的测量容易得多.因此,该方法具有重要的实用价值.
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