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基于曲率模态和神经网络的斜拉桥损伤识别

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随着大跨度桥梁数量及重要性的增加,桥梁损伤识别成为学界的研究热点.文中应用小渡分析提取桥面的一阶振型,推导了梁式结构由不等间距位移模态向曲率模态转化的乘子矩阵DTOC,由损伤前后曲率模态的变异特征构造了梁式结构单损伤情况的普适概率神经网络,使之可以识别无训练样本时的损伤位置.通过数值仿真计算了某斜拉桥有限元模型桥面单元刚度折减前后在模拟脉动风荷载下的桥面板关键点的振动时程,讨论了小波参数识别技术和该普适概率神经网络的联合应用在不同级别的测量噪声影响下的斜拉桥桥面板损伤识别效果,说明在振动测量信号的信噪比达到一定要求时该方法具有实际效果.

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来源
《第七届全国随机振动理论与应用学术会议》|2010年|275-279|共5页
会议地点武汉
作者
肖仪清; 李成涛;
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作者单位

中国振动工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;桥梁构造;
关键词
结构损伤识别; 斜拉桥; 曲率模态; 小波分析; 概率神经网络; 测量噪声;

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