基于曲率模态和神经网络的分步损伤识别法及其在桥梁结构中的应用

• 作者: 唐雪松 李兆 陈星烨
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 连续刚构桥 结构损伤识别 曲率模态 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 交通运输、土木与水利工程
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: U441+.4|TP183
• 字数: 3740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9331.2008.02.006

摘要

神经网络用于损伤识别遇到的最大问题就是训练样本数量的组合爆炸问题,单纯用神经网络进行损伤诊断有很大困难.提出了一种两步识别法来进行损伤诊断,即先采用结构的曲率模态,定义一个新的损伤指标,判断损伤位置,再利用BP神经网络精确识别损伤程度;运用两步识别法对一座混凝土连续刚构桥进行了损伤位置与损伤程度的识别.识别结果表明,对于2个单元和3个单元损伤的情况,分别只需16个和64个损伤样本就能取得满意的识别结果,大大减少了单纯利用神经网络进行损伤识别所需的损伤样本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐雪松	长沙理工大学桥梁与结构工程学院	41	162	7.0	10.0
2	陈星烨	长沙理工大学桥梁与结构工程学院	24	244	8.0	15.0
3	李兆	长沙理工大学桥梁与结构工程学院	2	15	2.0	2.0