基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

• 作者: 吴兆 廖俊文 管德清
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 框架 小波变换 BP神经网络 结构损伤 应变模态 振型模态
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 【建筑与机械工程】
• 页码范围: 45-51
• 页数: 7页
• 分类号: TU317+.5|TN911.6
• 字数: 4108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.cnki.jdxb.2015.03.011

摘要

以框架结构为研究对象，利用小波分析和神经网络理论，结合二者的优点，运用小波分析来确定框架结构的损伤位置，运用神经网络算法来识别损伤程度，给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理，建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法。通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法，分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别，并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果。然后，分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换，获得2种模态参数下的小波系数模极大值。利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度，并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果。数值分析结果表明，小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度，基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性。

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	廖俊文	长沙理工大学土木与建筑学院	2	4	1.0	2.0
3	吴兆	长沙理工大学土木与建筑学院	1	4	1.0	1.0