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高速公路网架结构雨棚的无损检测

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究的背景

1.2 研究的科学意义

1.2.1 网架结构

1.2.2 国际和国内网架结构的主要发展历程

1.2.3 网架结构的特点

1.3 国内外研究概述及本文参考文献综述

1.4 本文的研究内容

1.4.1 具体研究方法

1.4.2 重点解决的关键技术问题

1.4.3 学术特色

1.4.4 技术创新点

1.4.5 预期达到的各项技术指标

1.5 本文的结构安排

第2章 互相关函数、极速学习算法和支持向量机

2.1 互相关函数幅值的定义

2.2 极速学习算法(ELM)

2.2.1 SLFN的统一模型

2.2.2 BP神经网络模型

2.2.3 ELM

2.3 基于矩阵相似度量优化参数的支持向量机(SVM)

2.3.1 支持向量机

2.3.2 基于克莱姆矩阵的支持向量机

第3章 基于互相关函数幅值和矩阵相似度量优化参数的支持向量机的网架损伤定位

3.1 基本过程

3.1.1 激振问题

3.1.2 布置测点问题

3.2 互相关函数的幅值矩阵

3.3 初步损伤定位

3.4 实验分析

第4章 网架精确损伤定位

4.1 基于ELM算法的网架精确损伤定位

4.2 基于矩阵相似度量优化参数支持向量机的网架精确损伤定位

结论

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

伴随着高速公路突飞猛进的大跨越式发展,高速公路收费工作所处的地位也越来越重要,而作为承载着对高速公路收费工作遮风挡雨的收费雨棚的作用也越发的重要。社会发展,科技进步,高速公路收费雨棚经历了由早先的砖砌结构到砖混结构、框架结构,再到如今被广泛使用的网架结构。随着网架结构雨棚应用的日益增多,它的日常维护工作就更加重要。网架结构的特殊性、复杂性导致其发生损坏再进行维修困难较大、成本也较高。
  为此本文提出对网架结构雨棚进行一种无损检测的方法,对损伤进行预防判定。通过在网架结构中布置测试点(传感器)来取得杆件之间的震动频率,再进行互相关函数的计算,用所得出结果进行受损点定位,以上方法就是本文所提出的初步定位法。之后再采用极速学习机ELM和支持向量机MG-SVM来达到精确检测的目的,进一步精确的确定网架结构中具体的受损杆件。本文提出的方法将为今后网架结构检测提供参考和帮助,及时的预防网架结构雨棚的损伤发生,降低网架结构雨棚的安全隐患。

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