本文主要研究内容
作者刘军香,王立新,姜慧,朱嘉健,卢滔（2019）在《基于加速度二次协方差矩阵和神经网络的结构损伤识别》一文中研究指出：为了能对结构早期损伤进行有效识别,本文提出了一种基于加速度响应二次协方差(CoC)矩阵和神经网络的结构损伤识别方法。首先通过数值模拟,以白噪声作为激励,获取结构在不同损伤位置和损伤程度下的加速度响应,并计算相应的二次协方差矩阵;然后,把二次协方差矩阵作为BP神经网络的输入特征向量,对网络进行训练并对损伤位置和损伤程度同时进行识别。本文以桁架为例,将二次协方差矩阵和BP神经网络结合,对结构单损伤和多损伤分别进行识别,同时采用模态频率和模态振型与BP神经网络结合作为对比指标。对比发现:相比于模态指标,基于加速度响应二次协方差矩阵和BP神经网络的损伤识别方法,能够较好的识别结构的单损伤和多损伤,且具有更好的稳定性和抗噪性。
Abstract
wei le neng dui jie gou zao ji sun shang jin hang you xiao shi bie ,ben wen di chu le yi chong ji yu jia su du xiang ying er ci xie fang cha (CoC)ju zhen he shen jing wang lao de jie gou sun shang shi bie fang fa 。shou xian tong guo shu zhi mo ni ,yi bai zao sheng zuo wei ji li ,huo qu jie gou zai bu tong sun shang wei zhi he sun shang cheng du xia de jia su du xiang ying ,bing ji suan xiang ying de er ci xie fang cha ju zhen ;ran hou ,ba er ci xie fang cha ju zhen zuo wei BPshen jing wang lao de shu ru te zheng xiang liang ,dui wang lao jin hang xun lian bing dui sun shang wei zhi he sun shang cheng du tong shi jin hang shi bie 。ben wen yi heng jia wei li ,jiang er ci xie fang cha ju zhen he BPshen jing wang lao jie ge ,dui jie gou chan sun shang he duo sun shang fen bie jin hang shi bie ,tong shi cai yong mo tai pin lv he mo tai zhen xing yu BPshen jing wang lao jie ge zuo wei dui bi zhi biao 。dui bi fa xian :xiang bi yu mo tai zhi biao ,ji yu jia su du xiang ying er ci xie fang cha ju zhen he BPshen jing wang lao de sun shang shi bie fang fa ,neng gou jiao hao de shi bie jie gou de chan sun shang he duo sun shang ,ju ju you geng hao de wen ding xing he kang zao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自地震工程与工程振动的刘军香,王立新,姜慧,朱嘉健,卢滔，发表于刊物地震工程与工程振动2019年03期论文，是一篇关于加速度响应论文,白噪声激励论文,二次协方差矩阵论文,神经网络论文,损伤识别论文,地震工程与工程振动2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自地震工程与工程振动2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：加速度响应论文; 白噪声激励论文; 二次协方差矩阵论文; 神经网络论文; 损伤识别论文; 地震工程与工程振动2019年03期论文;