【摘 要】
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目前大型复杂结构日益增多,原有结构老化严重,所以结构的损伤识别问题越来越受重视。基于这种情况,本文研究了使用两个神经网络通过两步法确定结构损伤位置的识别方法。 (
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目前大型复杂结构日益增多,原有结构老化严重,所以结构的损伤识别问题越来越受重视。基于这种情况,本文研究了使用两个神经网络通过两步法确定结构损伤位置的识别方法。 (1)对于大型结构,将结构特征信号一次性输入神经网络进行训练,会造成输入向量过多以致网络出现不收敛,网络规模过大,训练时间长,训练精度下降等不良后果。针对这一情况本文引入子结构概念,使用分步法识别结构损伤,即将复杂结构分为不同子结构,以子结构为单位建立复杂结构的计算模型;然后建立各个子结构的计算模型。 (2)使用两个网络进行结构损伤识别。首先,即将子结构出现不同位置及不同程度的损伤数据作为训练数据,对网络进行训练;然后将子结构的具体杆件出现损伤时的特征信号作为子结构训练数据,对网络进行训练。这样得到的神经网络结构,可以通过两步确定发生损伤的具体杆件。文中还研究了神经网络的学习速率、学习时间等参数对网络性能的影响,通过试算法选取最优参数,增加了网络的识别效果。 (3)实际中采集到的结构信号常含有大量的噪音,这种信号不能准确反映结构特征,会增加结构损伤识别出现误判的几率,所以,在信号输入网络之前,进行消噪处理,增大信号与结构工作状态的对应性是非常有必要的。本文在神经网络的训练数据中加入一定程度的噪声,这样训练后的网络对含噪声数据有较好的敏感性,提高了网络的容错性;小波分析法对结构频率这一离散信号进行消噪处理,消噪后的数据信噪比有一定程度的提高。
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