BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法在橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、橋梁運(yùn)營(yíng)時(shí)，由于頻繁承載，甚至超載，再加上自然環(huán)境的侵蝕，乃至自然災(zāi)害，以及交通事故等人為因素的損害，橋梁的損傷部位會(huì)越來(lái)越多，程度也會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重，存在極大的安全隱患。因此，損傷診斷技術(shù)己經(jīng)成為橋梁工程領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)問(wèn)題。本文闡述了損傷識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀，總結(jié)了己有的損傷識(shí)別方法及其特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，提出了一種分步損傷識(shí)別法及一種采用靜態(tài)位移作為遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)的損傷識(shí)別法，并通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)對(duì)這兩種方法的可行性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

2、 本文首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以結(jié)構(gòu)的前6階頻率變化率為輸入?yún)?shù)，對(duì)一兩跨連續(xù)梁進(jìn)行了單損傷識(shí)別。從單損傷的識(shí)別過(guò)程我們可以發(fā)現(xiàn)，如果結(jié)構(gòu)存在多處損傷，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的樣本數(shù)將十分龐大，這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以運(yùn)用于實(shí)際工程的重要原因。本文針對(duì)上述問(wèn)題提出一種分步識(shí)別方法，即將模態(tài)分析技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合，先應(yīng)用模態(tài)應(yīng)變能變化率判斷損傷位置或損傷范圍以減小樣本空間，然后應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)損傷程度進(jìn)行精確計(jì)算?；谠摲植阶R(shí)別法，本文對(duì)前面提

3、到的兩跨連續(xù)梁進(jìn)行了多損傷識(shí)別。識(shí)別結(jié)果表明，分步識(shí)別法在縮減樣本方面確實(shí)具有很高的效率，該方法能夠應(yīng)用于較復(fù)雜的實(shí)際工程結(jié)構(gòu)。 在基于遺傳算法的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中，一般采用結(jié)構(gòu)的模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造搜索目標(biāo)?？紤]到實(shí)際測(cè)量時(shí)靜態(tài)數(shù)據(jù)精度一般比動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)高，為了提高損傷識(shí)別的精度，本文放棄使用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)而采用靜態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造遺傳算法的搜索目標(biāo)。對(duì)簡(jiǎn)支梁，固支梁，連續(xù)梁三種典型的梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行了模擬損傷識(shí)別，并且取得了良好的識(shí)別效果。為了考察