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题名基于模态应变能与神经网络的钢网架损伤检测方法
被引量：13
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作者
宋玉普
刘志鑫
纪卫红
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机构
大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
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出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期13-18,共6页
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文摘
神经网络通过对样本的学习,获得结构模态参数与损伤之间的映射关系。目前基于神经网络的损伤检测已经越来越广泛地使用在非破坏性损伤诊断当中。但对于大型结构而言,它的训练样本数量过大,将消耗大量的计算。所以如何降低神经网络的计算量使其可用于大型结构的损伤诊断是一个亟待解决的问题。为了解决这个问题,提出了空间钢网架损伤的两步诊断法:第一步,利用模态应变能对结构损伤的敏感性,判断出结构损伤的可能位置;第二步,利用神经网络从可能发生损伤的杆件中定位出实际损伤的位置,并进行损伤程度的判断。利用一个空间网架作为数值算例,进行可行性验证。结果表明此方法可以准确判断出结构的损伤位置以及损伤大小,是一种行之有效的方法。
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关键词
模态应变能
神经网络
空间钢网架
损伤识别
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Keywords
modal strain energy
neural network technique
spatial truss
damage identification
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分类号
TU356
[建筑科学—结构工程]
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