小波函数的选择对结构损伤识别的影响

• 作者: 唐和生 姜绍飞 杨晓楠 王远功 陈镕
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 小波函数 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 钢框架
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 635-639
• 页数: 5页
• 分类号: TU318|TU393|TU315.95|TP274.2
• 字数: 3995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-2021.2005.06.008

摘要

目的为了寻找出结构损伤识别中的最优小波函数,进而提高结构损伤的识别精度.方法选取了几种常用的小波函数,运用小波分析提取能量特征,采用小波概率神经网络方法,对四层钢框架进行了损伤识别及小波函数对损伤识别影响的对比研究.结果经过比较,发现采用函数曲线圆滑的Mexican cat小波函数识别精度可达100%,识别效果最好.结论在结构损伤识别领域,选用非正交、正则性好、消失矩阶数大的小波函数具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜绍飞	沈阳建筑大学土木工程学院	32	637	16.0	24.0
2	陈镕	同济大学结构工程与防灾研究所	42	605	14.0	23.0
3	唐和生	同济大学结构工程与防灾研究所	70	571	13.0	21.0
4	王远功	同济大学结构工程与防灾研究所	23	389	11.0	19.0
5	杨晓楠	同济大学结构工程与防灾研究所	8	113	6.0	8.0