基于神经网络算法和附加质量法的短吊杆张力识别

• 作者: 孙良凤 李季隆 王渊 谢旭
• 来源期刊: 中国铁道科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 拱桥 吊杆 张力 弯曲刚度 附加质量法 振动法 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 33-39
• 分类号: U448.22
• 字数: 6196字
• 语种: 中文

摘要

根据质量影响吊杆自振频率的特性,用附加质量法增加识别参数,实现对短吊杆张力的识别.随机生成吊杆的张力和弯曲刚度,并运用有限元方法计算出对应的附加质量前后吊杆的自振频率,构成神经网络的教师数据,训练神经网络,拟合吊杆的自振频率与弯曲刚度和张力之间的非线性关系,进而建立基于附加质量法和神经网络的短吊杆张力和弯曲刚度识别系统.以1组长度为2～10 m的短吊杆和在建拱桥的2根试验短吊杆为例,通过数值模拟检验识别方法及系统的有效性,识别误差分别为0.5‰和6%左右,表明所提出的识别方法和系统可行和有效,且识别精度比弦振动理论计算方法有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢旭	浙江大学土木工程学系	80	1152	22.0	32.0
5	孙良凤	浙江大学土木工程学系	8	17	3.0	4.0
6	王渊		6	21	2.0	4.0
7	李季隆	浙江大学土木工程学系	1	10	1.0	1.0