基于結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)和SVM的結(jié)構(gòu)損傷識別研究.pdf

1、房屋或橋梁結(jié)構(gòu)在服役期間或多或少地存在損傷,而損傷的積累有可能導致災難性事故,給人民帶來嚴重的損失。因此,為了確保人民生命財產(chǎn)安全,如何建立有效的定位損傷位置及程度的識別方法,是當前學術(shù)界和工程界的研究熱點。
　　本文在闡述了國內(nèi)外大量有關結(jié)構(gòu)損傷識別的研究現(xiàn)狀及研究意義后,對基于結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的損傷識別和支持向量機(Support Vector machine,簡稱SVM)理論做了系統(tǒng)的論述。然后將基于模態(tài)參數(shù)的方法和支持向量機的

2、方法結(jié)合起來,應用于桁架結(jié)構(gòu)的損傷識別中,結(jié)果表明,對于損傷位置和損傷程度的識別均能取得良好的效果。
　　(1)概述了結(jié)構(gòu)損傷識別的背景及研究意義,對支持向量機法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、遺傳算法和小波分析法做了系統(tǒng)的論述。
　　(2)本文對基于結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的損傷識別方法進行了探討,在此過程中,較詳細地分析了基于頻率變化和基于振型變化的多種損傷識別方法的基本理論。
　　(3)對支持向量機理論和算法做詳細介紹。
　　(4)介紹

3、了在結(jié)構(gòu)損傷識別中建立支持向量機算法的步驟。
　　(5)對某懸臂鋼梁和桁架結(jié)構(gòu)為研究對象,進行數(shù)值試驗模擬,編寫ANSYS二次開發(fā)語言APDL程序,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)不同損傷工況下的模態(tài)自動求解和結(jié)果規(guī)范化輸出。然后根據(jù)損傷識別需要構(gòu)建各種特征向量組成樣本集。以懸臂鋼梁為例驗證了基于固有頻率和支持向量機的損傷識別技術(shù)可以對簡單結(jié)構(gòu)的損傷準確定位。同樣,使用支持向量分類機和回歸機分別對桁架的損傷位置和損傷程度進行識別也取得了較為理想的結(jié)果。<