基于小波與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構損傷識別研究.pdf

1、在近十年的時間里，城鄉(xiāng)人口流動量大大增加，現(xiàn)有的公路、橋梁等建設已不能的滿足人口流動的需求。隨著“十三五”規(guī)劃的提出，各種橋梁、公路等建設處于前所未有的發(fā)展中，為我國交通運輸、經(jīng)濟增長打下了堅實的基礎。但是，在經(jīng)濟快速發(fā)展的背景下，正在建或已建成的各項交通運輸工程在施工、設計、質量等方面出現(xiàn)了一系列的安全問題。
　　在諸多橋梁結構中，梁橋是占有至關比例的橋型，在公路運輸與城市交通中使用是最多的。不同形式的梁作為梁橋中的主要構件，不

2、斷承受著車輛荷載、人行荷載、風雨荷載等各種動、靜荷載的綜合作用。在這些荷載的長期作用下，梁在工作運營當中必定會受到不同程度的損傷，并且會隨著時間推移，損傷的位置與損傷的程度均會有不同程度的發(fā)展。而當這些損傷發(fā)展到一定程度的時候就會導致梁體本生的剛度大幅度下降，乃至對整個橋梁的征程運營帶來安全隱患。由損傷帶來的結構破壞往往是脆性破壞，這種破壞是毫無征兆的破壞，會導致嚴重的工程事故，造成嚴重的社會影響以及無法估計的經(jīng)濟損失和人員傷亡。因此，

3、很有必要對在役橋梁制定完備的健康監(jiān)測系統(tǒng)，適時監(jiān)測其運營狀況。并通過大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)評估橋梁的現(xiàn)有健康狀況，其中最重要的工作就是進行損傷識別判定。本文將利用小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡對簡支梁進行損傷識別診斷，其主要原理是:利用有限元計算軟件MIDSA CIVIL建立結構有限元數(shù)值模型，通過動力分析得到結構的前5階模態(tài)參數(shù)。然后運用MATLAB軟件中的小波和神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，對梁的模態(tài)參數(shù)進行分析。最后確定損傷識別的位置及損傷程度。主要研究內容及結論

4、如下:
　　①本文在曲率模態(tài)基礎上，利用小波變換能夠在不同尺度下對結構響應中的突變信號進行放大和識別的特點，提出了一種基于小波變換的結構損傷識別方法。對所建結構數(shù)值模型采用單元剛度降低的方法進行單一損傷、多處損傷的損傷模擬。然后利用有限元軟件MIDSA CIVIL獲取結構在損傷狀態(tài)下的固有頻率，并用差分法求得所對應的曲率模態(tài)。最后利用用小波分析得出曲率模態(tài)差的小波系數(shù)圖象。通過對小波系數(shù)曲線圖的突變點進行識別，從而判定損傷的位置以

5、及損傷的程度。
　?、谌斯ぴO置5類損傷工況，對收集到的前5階頻率模態(tài)跟隨不同損傷工況下的變化建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本，并對其進行訓練。然后，將未知損傷工況設于梁中，利用訓練優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行損傷識別，發(fā)現(xiàn)能夠很好的定位損傷發(fā)生位置。最后，針對損傷程度的識別，同樣建立5階頻率模態(tài)參數(shù)樣本，建立針對損傷程度識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，設置隨機損傷程度參數(shù)，利用訓練優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對梁的損傷程度進行判別，發(fā)現(xiàn)識別誤差均控制在5％的范圍