基于GA-BP神经网络的结构损伤检测方法研究

摘要

结构损伤检测近年来成为工程界与学术界研究的热点问题，国内外学者对这个研究方向进行了广泛的研究。由于在实际工作中，通常有损伤的工程结构都具有某种程度的非线性，从而给问题的解决带来了巨大困难，并且也不一定得到理想的结果。目前，结构损伤检测研究的热点问题是运用神经网络和遗传算法等智能算法进行结构的损伤检测。本文结合神经网络和遗传算法两者的优点，研究结构损伤检测技术，具有较强的工程背景和实际应用价值。 本文在国内外有关结构损伤检测、神经网络和遗传算法资料分析的基础上，总结了三种检测方法：静力检测法、动力检测法、神经网络和遗传算法智能检测法。介绍了神经网络和遗传算法的基本理论，重点研究并分析了神经网络和遗传算法各自的优缺点，提出将二者相结合的GA-BP神经网络，并以之作为研究结构损伤检测的方法。论文以简支梁模型和四层框架结构模型为研究对象，在有限元分析软件中进行损伤模拟，由动力学分析获取敏感参数，分别对简支梁模型和四层框架结构模型的各种损伤情况，采用文中所提的GA-BP神经网络进行结构损伤检测。研究结果表明，该方法不仅适用于单处和多处损伤的情况，而且采用该方法进行结构损伤检测能获得较高的检测精度，同时也表明研究结果具有一定的工程实际意义和进一步深入研究的意义。

目录

文摘

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第1章绪论

1.1课题研究的目的与意义

1.2结构损伤检测研究的国内外现状

1.3本文主要内容

1.4本文结构安排

第2章结构损伤检测的基本理论

2.1前言

2.2基于静力学理论的结构损伤检测方法

2.3基于动力学理论的结构损伤检测方法

2.3.1基于固有频率的损伤检测指标

2.3.2基于振型的损伤检测指标

2.3.3基于柔度变化的损伤检测指标

2.3.4基于刚度变化的损伤检测指标

2.3.5基于能量变化的损伤检测指标

2.4基于神经网络和遗传算法的检测方法

2.4.1基于神经网络的结构损伤检测

2.4.2基于遗传算法的结构损伤检测

2.5本章小结

第3章基于GA-BP神经网络的结构损伤检测方法

3.1神经网络概述

3.2神经网络的基本特征和性质

3.3 BP神经网络

3.3.1 BP网络模型

3.3.2 BP学习算法

3.3.3标准BP算法公式

3.4 BP算法的缺点

3.5遗传算法

3.5.1遗传算法的基本概念

3.5.2遗传算法的结构

3.5.3遗传算法的基本运算

3.6 GA-BP神经网络

3.7基于GA-BP神经网络的损伤检测方法

3.8本章小结

第4章GA-BP神经网络在损伤检测中的应用

4.1 GA-BP神经网络实现过程中的参数选择

4.2 GA-BP神经网络在梁式结构损伤检测中的应用

4.2.1简支梁的计算模型

4.2.2简支梁的损伤情况

4.2.3应用GA-BP神经网络进行结构损伤检测

4.3 GA-BP在四层框架结构损伤检测中的应用

4.3.1四层框架的计算模型

4.3.2四层框架单元划分和各种损伤情况

4.3.3四层框架的损伤位置检测

4.3.4四层框架的损伤程度检测

4.4本章小结

第5章结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢

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