基于子空间旋转法及神经网络的结构损伤识别研究与应用

摘要

该文介绍的子空间旋转法属于结构振动损伤识别方法范畴.Zimmerman和Kaouk提出的子空间旋转法最初是用于杵架结构损伤识别中,该文试图将其应用于连续梁结构的损伤识别中.首先,采用该方法进行连续梁结构数学模型的损伤识别,初步证明该方法进行数模结构损伤识别的可行性;然后,尝试采用该方法进行了连续梁的实桥结构损伤识别.在实际工程中连续梁结构的转角自由度很难通过试验准确得到,因此损伤识别是在测试信息不完备情况下进行的.该文通过Guyan静态缩聚法将质量阵及刚度阵进行缩聚,使得该方法可以在低阶模态及测试信息不完备情况下,使结构损伤部位和程序均得到有效识别.虽然基于结构振动的损伤识别业已发展了许多方法,但由于结构损伤的复杂性及各种因素的影响,目前这些方法的实际应用还很少,至今仍多处于模型试验阶段.该文结合具体工程实例采用子空间旋转法进行结构损伤识别应用的探索,并取得了比较满意的结果.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

§1.1课题背景

§1.2基于结构振动响应进行损伤识别的基本方法

§1.3基于结构振动的损伤识别方法评述

§1.4基于神经网络技术的结构损伤识别方法

§1.5本文的主要工作

参考文献

第二章子空间旋转法

§2.1前言

§2.2子空间旋转法

参考文献

第三章结构损伤识别的子空间旋转法研究

§3.1前言

§3.2子空间旋转法识别结构损伤的研究

参考文献

第四章基于子空间旋转法的连续梁结构损伤识别

§4.1前言

§4.2测量信息完备情况下连续梁结构损伤识别

§4.3测量信息不完备情况下连续梁结构损伤识别

参考文献

第五章实桥结构损伤识别

§5.1前言

§5.2九七桥概况

§5.3九七桥有限元模型

§5.4九七桥模态试验

§5.5九七桥损伤状态评估

§5.6本章小结

参考文献

第六章基于人工神经网络的结构损伤识别应用

§6.1前言

§6.2神经网络模型

§6.3计算结果及工程实例

参考文献

第七章结论与展望

致谢

附录