基于加速度響應(yīng)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別研究.pdf

1、大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)在其服役期間，由于受到自然環(huán)境的侵蝕以及各種災(zāi)害等多種復(fù)雜因素的影響，必將會導(dǎo)致結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不同程度的損傷。因此，對結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識別以及正確評價、修復(fù)對減少生命財產(chǎn)損失意義重大。近年來，一些學(xué)者提出了基于模態(tài)參數(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法，由于模態(tài)參數(shù)受環(huán)境(如溫度、濕度等)、測試信息不完備及結(jié)構(gòu)本身不確定性的影響很大，故應(yīng)用于工程實際的很少；有學(xué)者提出了以非模態(tài)參數(shù)為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法，但是這種方法是以人工激勵為輸入的。海洋平臺等

2、大型結(jié)構(gòu)其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積龐大、造價昂貴，所處的環(huán)境惡劣，人工激勵難以施加，環(huán)境激勵難以測試，針對上述難題，在不需要測試人工輸入的情況下，本文直接利用加速度響應(yīng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海洋平臺結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷識別研究。
　　 (1)本文直接利用白噪聲激勵下獲得的結(jié)構(gòu)兩點的加速度響應(yīng)構(gòu)造虛擬脈沖響應(yīng)函數(shù)，對其幅值進(jìn)行小波包分解并計算其節(jié)點能量。以結(jié)構(gòu)損傷前后的小波包節(jié)點能量變化量作為損傷特征向量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別功能進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識別，

3、同時考慮了不同程度的噪聲對損傷識別的影響。海洋平臺結(jié)構(gòu)單損傷和多損傷的數(shù)值模擬結(jié)果表明，當(dāng)結(jié)構(gòu)損傷程度較大時，該方法是可行的并且具有較強(qiáng)的噪聲魯棒性。海洋平臺模型實驗驗證了該方法的有效性。
　　 (2)本文直接利用白噪聲激勵下獲得的結(jié)構(gòu)兩點的加速度響應(yīng)構(gòu)造虛擬頻響函數(shù)，對其幅值進(jìn)行主成分分析，將結(jié)構(gòu)損傷前后不同節(jié)點的主成分變化量組合作為結(jié)構(gòu)損傷特征向量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別功能進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識別，同時考慮了不同程度的噪聲對損