基于SVM的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究.pdf

1、支持向量機(jī)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種非常有效的學(xué)習(xí)方法。支持向量機(jī)方法較好地解決了許多學(xué)習(xí)方法面臨的小樣本、非線性和局部極小點(diǎn)等問(wèn)題，具有很好的應(yīng)用前景。結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別對(duì)于工程結(jié)構(gòu)的安全評(píng)定與維護(hù)起著重要的作用，本文從解決基于樣本的學(xué)習(xí)問(wèn)題的角度出發(fā)，研究了基于支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法，主要研究工作如下：
　　首先，介紹了結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法的研究狀況，闡述了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論及支持向量機(jī)方法。
　　其次，提出一種基于支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)

2、損傷識(shí)別方法。利用懸臂梁的仿真分析，獲得各種典型損傷工況下的結(jié)構(gòu)固有頻率（樣本），組成學(xué)習(xí)問(wèn)題的樣本集。分別將支持向量機(jī)和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作用于樣本集，實(shí)現(xiàn)對(duì)懸臂梁損傷的定位與程度的預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)比兩種損傷識(shí)別方法的識(shí)別結(jié)果，驗(yàn)證了基于支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法的優(yōu)越性。
　　第三，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室簡(jiǎn)支鋼梁模型實(shí)驗(yàn)，將支持向量機(jī)損傷識(shí)別方法作用于樣本集，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析驗(yàn)證了支持向量機(jī)方法對(duì)模型結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的