基于挠度的铁路双线简支钢桁梁桥杆件损伤程度识别研究

• 作者: 任剑莹 梁滨波 苏木标
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路桥 钢桁梁桥 损伤程度识别 GRNN 着-SVR
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 桥 梁
• 页码范围: 84-88,107
• 页数: 6页
• 分类号: U448.13|U441+.4
• 字数: 4812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.2014.11.020

摘要

以梁桥节点最大位移改变率作为损伤程度伤识别指标，分别采用广义回归神经网络(GRNN)算法和ε-支持向量回归机(ε-SVR)算法，进行损伤程度识别研究。通过对一座铁路双线简支钢桁梁桥某杆件的损伤程度识别研究发现：(1)GRNN 损伤程度识别模型具有一定的抗噪能力，不具有泛化性。(2)SVR 损伤程度识别模型具有很强的抗噪能力和很好的泛化性。(3)以桥梁节点最大位移改变率作为损伤程度识别指标时，数据回归算法不能采用 GRNN 算法，应采用ε-SVR 算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏木标	石家庄铁道大学大型结构健康诊断与控制研究所	67	763	15.0	25.0
2	任剑莹	石家庄铁道大学工程力学系	24	71	4.0	7.0
3	梁滨波	河北省电力勘测设计研究院土建部	1	3	1.0	1.0