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基于支持向量机模式识别的大跨度桥梁钢箱梁损伤识别研究 被引量:2

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摘要 箱梁为大跨度桥梁主要的承重构件,为实时在线监测钢箱梁的损伤状态,以恒载作用下的均布荷载挠度变形曲率为特征参数,采用支持向量机模式识别理论,对某大跨度悬索桥钢箱梁进行损伤识别研究。结果表明,支持向量机模式对损伤定位、损伤程度均具有较好的识别效果。
作者 金中凡
出处 《公路与汽运》 2011年第4期208-210,共3页 Highways & Automotive Applications
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参考文献7

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  • 1加肇祺.模式识别[M].北京:清华大学出版社,1988.. 被引量:1
  • 2[3]Y Q Ni, X T Zhou, J M Ko, B S Wang. Vibration based damage localization in ting kau bridge using probabilistic neural network [D]. Advances in Structural Dynamics, J.M. Ko and Y.L. Xu (eds.), Elsevier Science Ltd., Oxford, UK, 2000, (II): 1069-1076. 被引量:1
  • 3[4]J Maeck, B Peeters, G De Roeck. Damage identification on the Z24 bridge using vibration monitoring [J]. Smart Materials and Structures, 2001, 10(3): 512-517. 被引量:1
  • 4[5]Cunha A, Caetano E, Calcada R, Delgado R. Modal identification and correlation with finite element parameters of vasco da gama bridge [D]. In Proceedings of IMAC 17, Kissimmee, FL, USA, February, 1999. 705-711. 被引量:1
  • 5[6]Rune Brincker, Lingmi Zhang and Palle Andersen. Modal identification of output-only systems using frequency domain decomposition [J]. Smart Material and Structures, 2001,10(3): 441-445. 被引量:1
  • 6[7]Q Qin, H B Li and L Z Qian. Modal identification of Ting Ma bridge by using improved eigensystem realization algorithm [J]. Journal of Sound and Vibration 2001, 247(2): 325-341. 被引量:1
  • 7[8]Shih C Y, Tsuei Y G, Allemang R J, Brown D L. Complex mode indication function and its application to spatial domain parameter estimation [J]. Mechanical System and Signal Processing, 1988, 12(4): 367-377. 被引量:1
  • 8[9]Ljung L. System identification [M]. Theory for the User, Second edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 1999. 被引量:1
  • 9[10]David M J Tax, Robert P W Duin. Data domain description using support vectors [D]. Proceedings of European Symposium on Artificial Neural Networks '99, Brussels, 1999. 251-256. 被引量:1
  • 10[11]Christopher J C Burges. A tutorial on support vector machines for pattern recognition [J]. Data Mining and Knowledge Discovery 1998, 2(2): 121-167. 被引量:1

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