基于位移时程的框架模型结构参数与损伤识别

• 作者: 宋钢兵 章莉莉 许斌
• 来源期刊: 华中科技大学学报（城市科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 参数识别 损伤识别 神经网络 预测差异向量 时间序列 动力响应 激光位移传感器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 184-187
• 页数: 4页
• 分类号: TU311.4
• 字数: 2809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0985.2008.03.047

摘要

本文提出了一种直接运用结构的振动位移响应时程的基于神经网络的结构物理参数和损伤识别的一般方法,该方法通过一个神经网络模拟器和一个参数评估用神经网络实现.在对该方法的理论基础进行论证的基础上,针对一个受基底激励的两层框架模型结构,运用由激光位移传感器所测量的结构位移响应时程,将该方法用于该结构的层间刚度识别和损伤结构的损伤识别.结果表明,神经网络模拟器能够准确地预测参考结构在基底激励下的位移响应,而参数评估用神经网络可以很好地识别出结构刚度参数,并反映出结构损伤的发生.本方法具有一般性,为实际工程结构的参数识别和模型修正提供了一种可行途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许斌	湖南大学建筑安全与节能教育部重点实验室	32	184	8.0	12.0
2	章莉莉	湖南大学土木工程学院	1	8	1.0	1.0