基于风洞试验大型冷却塔风致损伤识别研究

• 作者: 侯宪安 柯世堂 葛耀君 赵林 陈少林
• 来源期刊: 应用力学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大型冷却塔 EMD 神经网络 损伤识别 风洞试验
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 711-716
• 分类号: TU279.741|V211.74
• 语种: 中文

摘要

针对大型双曲冷却塔结构的损伤识别提出了一种基于经验模式分解（简称EMD）和神经网络技术的冷却塔气弹模型风致损伤识别方法。首先对风洞试验中采集的位移信号进行经验模式分解以获取多个固有模态函数（简称IMF）；同时提取若干个包含主要损伤信息的IMF分量中的能量特征参数；然后以这些不同频段的能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别冷却塔气弹模型的损伤程度和位置。对气弹模型预先设定的损伤位置和程度的分析结果表明：以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法其平均识别误差为6％，可初步识别冷却塔结构中的风致损伤位置和程度。这为真实结构的损伤识别研究提供了新的思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵林		132	1379	22.0	31.0
2	葛耀君		248	2859	29.0	42.0
3	陈少林		31	206	8.0	13.0
4	柯世堂		101	269	8.0	11.0
5	侯宪安		4	21	2.0	4.0