基于神經(jīng)網(wǎng)絡的框架結構損傷的多重分步識別方法.pdf

1、建筑結構在設計、施工尤其使用過程中,由于遭受人為因素和自然因素而出現(xiàn)老化和破損,亟待損傷識別和維修加固。對建筑結構的損傷識別已經(jīng)成為土木工程領域一個重要研究課題。結構的損傷會引起相應的動力特性改變,因此,如果建立起結構動力特性變化與結構損傷之間的映射關系就可以實現(xiàn)結構損傷識別。神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性映射能力強、容錯性好等優(yōu)點,非常適合用于結構損傷識別。本文以多層框架為研究對象,從構件(梁、柱)和節(jié)點兩個層次對框架結構損傷識別進行研究,主要完

2、成以下幾個方面的工作:①提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的框架結構損傷的多重分步識別方法,并在此方法基礎上利用APDL語言和MATLAB語言編制程序建立用于框架結構損傷識別的高效神經(jīng)網(wǎng)絡法。②研究了框架結構構件和節(jié)點的損傷模型,推導了用于輸入神經(jīng)網(wǎng)絡的損傷指標的基本原理,介紹了結構動力特性參數(shù)的提取方法。③研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的框架結構構件損傷識別。根據(jù)構件損傷的多重分步識別思路,把構件損傷識別主要分為四步:第一步利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立損傷異常過濾器對構件損

3、傷進行預警;第二步以頻率構造的組合指標X1作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對構件損傷進行初步定位;第三步以頻率和模態(tài)振型構造的組合指標X2作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對構件損傷進行具體定位;第四步以頻率平方變化率RNF作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對構件損傷程度進行識別。④研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的框架結構節(jié)點損傷識別。根據(jù)節(jié)點損傷的多重分步識別思路,把節(jié)點損傷識別主要分為四步:第一步利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立損傷異常過濾器對節(jié)點損傷進行預警;第二步以頻率構造的組合指標X1作

4、為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對節(jié)點損傷進行初步定位;第三步以歸一化的應變模態(tài)差絕對值NSMC作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對節(jié)點損傷進行具體定位;第四步以應變模態(tài)差絕對值SMC作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量,對節(jié)點損傷程度進行識別。⑤通過理論推導得到了模型參數(shù)誤差對損傷引起的模態(tài)參數(shù)改變貢獻的表達式,用該式指導神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)的選擇;在此基礎上,又從相對誤差的角度進一步研究模型參數(shù)誤差對神經(jīng)網(wǎng)絡輸入向量的影響;最后通過數(shù)值算例研究了模型參數(shù)誤差對框架結構損傷識別