基于转角模态小波神经网络的结构损伤识别方法

• 作者: 汤博文 管德清 荣政
• 来源期刊: 交通科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 BP神经网络 转角模态 结构损伤诊断
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 桥梁与隧道工程
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TU317+.5|TN911.6
• 字数: 3615字
• 语种: 中文

摘要

以小波分析为基础,结合神经网络技术,研究了结构的损伤识别问题,建立了一种基于转角模态小波神经网络的结构损伤识别方法.采用有限元理论,运用Lanczos法,分析结构的损伤,得到了结构的转角模态参数.然后,对其模态参数进行连续小波变换,得出了小波系数图,由小波系数模极大值可判断结构损伤的位置.利用BP神经网络模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系,从而由网络的输出结果可识别结构的损伤程度.通过对一简支梁的损伤识别计算分析,验证了该方法的有效性.该方法可供结构损伤诊断的工程应用参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管德清	长沙理工大学土木与建筑学院	21	210	9.0	14.0
2	荣政	长沙理工大学土木与建筑学院	2	8	2.0	2.0
3	汤博文	长沙理工大学土木与建筑学院	2	8	2.0	2.0