公路
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공로
HIGHWAY
2011年
5期
56-61
,共6页
损伤识别%频率%模态曲率%径向基网络
損傷識彆%頻率%模態麯率%徑嚮基網絡
손상식별%빈솔%모태곡솔%경향기망락
对简支梁进行了损伤分析,研究了不同损伤工况下的频率变化率和模态振型曲率变化,并采用径向基神经网络对结构进行了损伤识别研究,研究中采用了三种方案:仅利用频率变化率;仅用第1阶模态曲率变化;综合使用前3阶频率变化率和模态曲率变化.结果表明,基于动力参数和径向基神经网络的结构损伤识别方法能够准确地识别结构的损伤程度,神经网络的输人参数选择对结果有较大影响,综合使用频率变化率和模态曲率变化的第3种方案识别效果最好.
對簡支樑進行瞭損傷分析,研究瞭不同損傷工況下的頻率變化率和模態振型麯率變化,併採用徑嚮基神經網絡對結構進行瞭損傷識彆研究,研究中採用瞭三種方案:僅利用頻率變化率;僅用第1階模態麯率變化;綜閤使用前3階頻率變化率和模態麯率變化.結果錶明,基于動力參數和徑嚮基神經網絡的結構損傷識彆方法能夠準確地識彆結構的損傷程度,神經網絡的輸人參數選擇對結果有較大影響,綜閤使用頻率變化率和模態麯率變化的第3種方案識彆效果最好.
대간지량진행료손상분석,연구료불동손상공황하적빈솔변화솔화모태진형곡솔변화,병채용경향기신경망락대결구진행료손상식별연구,연구중채용료삼충방안:부이용빈솔변화솔;부용제1계모태곡솔변화;종합사용전3계빈솔변화솔화모태곡솔변화.결과표명,기우동력삼수화경향기신경망락적결구손상식별방법능구준학지식별결구적손상정도,신경망락적수인삼수선택대결과유교대영향,종합사용빈솔변화솔화모태곡솔변화적제3충방안식별효과최호.
