基于人工神經網絡的結構荷載識別與損傷識別研究.pdf

1、近年來我國和世界各地災難性的土木工程事故頻頻發(fā)生,這些事故的發(fā)生引發(fā)了人們對結構"健康"問題的廣泛關注.工程結構的實際性態(tài)將隨結構的使用而改變,如材料老化、疲勞斷裂等,這將導致結構的承載力下降,安全性受到威脅.如何了解結構在破壞以前的損傷情況,以便對結構安全狀態(tài)作出正確的評估,是當今結構工程研究的一個熱點問題,即所謂的結構健康監(jiān)測(Health Monitoring).荷載監(jiān)測和損傷識別是結構健康監(jiān)測的兩個重要內容.本文使用人工神經網絡

2、技術對結構荷載識別和損傷識別進行了研究.文中在傳統(tǒng)的BP網絡中引入學習率自適應調整算法,通過多次數(shù)值模擬確定初始學習速率和動量系數(shù)等網絡關鍵參數(shù)的取值;考慮了網絡拓撲結構問題;分析了學習率、動量系數(shù)等網絡參數(shù)對網絡收斂速度和輸出精度的影響;探討了訓練樣本容量與網絡識別效果的關系.在結構荷載識別中,分別使用撓度(撓曲率)和應變(應變曲率)作為輸入參數(shù),得到撓曲率、應變曲率的識別效果分別優(yōu)于撓度和應變,而應變曲率的識別效果又好于撓曲率;在損