结构损伤的小波分形神经网络检测

• 作者: 王步宇
• 来源期刊: 应用力学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 结构 损伤检测 小波变换 分形维数 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TU312.3
• 字数: 3881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4939.2007.01.012

摘要

用神经网络进行结构损伤检测、分析的有效性在很大程度上取决于训练样本的好坏.小波变换在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力,小波包分析利用可以伸缩和平移的可变视窗能够聚焦到信号的任意细节,因此对有损伤的结构的非线性动力特性能进行有效的分析.利用分形几何方法不依赖于系统的数学模型的特点,将分形维数与小波分析相结合,建立了结构损伤的小波分形神经网络检测方法.研究结果表明,结构不同状态下的振动信号的各频段分形维数有明显的不同,可以将振动信号的各频段分形维数作为结构损伤检测的特征量,并用神经网络将结构的不同状态模式识别出来.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王步宇		7	82	6.0	7.0