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1、目前大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)日益增多,原有結(jié)構(gòu)老化嚴(yán)重,所以結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別問(wèn)題越來(lái)越受重視?;谶@種情況,本文研究了使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)兩步法確定結(jié)構(gòu)損傷位置的識(shí)別方法。 (1)對(duì)于大型結(jié)構(gòu),將結(jié)構(gòu)特征信號(hào)一次性輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,會(huì)造成輸入向量過(guò)多以致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)不收斂,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過(guò)大,訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),訓(xùn)練精度下降等不良后果。針對(duì)這一情況本文引入子結(jié)構(gòu)概念,使用分步法識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷,即將復(fù)雜結(jié)構(gòu)分為不同子結(jié)構(gòu),以子結(jié)構(gòu)為單位建立復(fù)雜結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型;
2、然后建立各個(gè)子結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型。 (2)使用兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別。首先,即將子結(jié)構(gòu)出現(xiàn)不同位置及不同程度的損傷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;然后將子結(jié)構(gòu)的具體桿件出現(xiàn)損傷時(shí)的特征信號(hào)作為子結(jié)構(gòu)訓(xùn)練數(shù)據(jù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。這樣得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以通過(guò)兩步確定發(fā)生損傷的具體桿件。文中還研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率、學(xué)習(xí)時(shí)間等參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,通過(guò)試算法選取最優(yōu)參數(shù),增加了網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果。 (3)實(shí)際中采集到的結(jié)構(gòu)信號(hào)
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