基于BP神经网络的结构损伤识别技术

• 作者: 余庆林 徐长哲 杨青松
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 健康监测 损伤识别 神经网络 信息融合 网络构建 损伤敏感特征 数据增强 模态分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 63-68
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.202004001

摘要

基于对结构安全性的高要求,以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用,而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一.本文以某悬臂梁为工程背景,研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术,通过MATLAB软件构建BP神经网络,训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90％.本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论,总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点.网络识别结果证明了该技术的可行性,为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐长哲		5	1	1.0	1.0
2	余庆林		2	0	0.0	0.0
3	杨青松		1	0	0.0	0.0