用概率神经网络对桩-承台进行损伤识别

摘要

建筑物是与人们生活息息相关的结构，任何建筑物都要建造在地面以下一定深度的土层或岩石层上，建筑物通过其下部结构将荷载传递到地层中去。随着桩与桩基础工厂化生产和机械化施工水平的不断提高，桩基础在现代各类建筑物基础中被广泛采用。当建筑物建成后由于基础出现事故将导致建筑物失效并且造成重大经济损失。因此，对桩．承台进行损伤识别，及时掌握基础的健康状况具有重要意义。本文在以下几个方面展开了研究工作。 在国内外有关结构损伤识别、人工神经网络(ANN)资料分析的基础上，总结了三类识别方法：静态识别法、动态识别法、神经网络智能识别方法。由于在土木工程中噪声是不可避免的，提出了用概率神经网络进行桩-承台的损伤定位，并系统地论述了概率神经网络的原理、公式及应用。 在东南大学所做试验及研究的基础上，建立了六桩承台的有限元模型，通过有限元计算结果说明了桩．承台的受力符合以混凝土为压杆，承台底部钢筋为拉杆的空间桁架模型，说明桩-承台最可能损伤的部位为“拉、压杆部位”。 在此基础上建立了六桩承台的损伤有限元模型，模拟“单压杆”、“多压杆”及“拉压杆”损伤等多种工况的损伤，将污染过噪声的损伤信号指标输入概率神经网络(RNN)对桩承台进行了损伤定位，并用相同的输入参数输入BP网络，对两种网络的识别结果进行了比较。比较结果说明概率神经网络具有较好的识别性能及外推性并且不需花费训练时间。说明用概率神经网络对基于空间桁架传力机理的桩承台进行损伤识别是可行的。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1桩承台损伤检测研究的意义

1.2国内外损伤识别研究现状及发展动态

1.2.1国内外研究状况

1.2.2发展趋势

1.3用神经网络进行结构损伤检测的优势

1.4用神经网络进行结构损伤检测在土木工程中的应用情况

1.5本文工作的主要内容

1.6本章小结

第2章结构损伤识别的基本理论

2.1引言

2.2基于静态的损伤识别方法

2.3基于定态的损伤识别方法

2.3.1基于波形的损伤识别方法

2.3.2基于固有频率的损伤识别方法

2.3.3基于固有振型的损伤识别方法

2.3.4基于柔度变化的损伤识别方法

2.3.5基于刚度变化的损伤识别方法

2.3.6基于模态应变能的损伤识别方法

2.4基于神经网络的智能识别方法

2.5本章小结

第3章概率神经网络

3.1引言

3.2概率神经网络

3.2.1 Parzen窗方法

3.2.2两类分类问题的概率神经网络

3.2.3多类分类问题的概率神经网络

3.3用概率神经网络进行损伤检侧的方法及步骤

3.3.1概率神经网络的构造

3.3.2概率神经网络的输入参数

3.3.3概率神经网络的训练样本及测试样本

3.4本章小结

第4章基于空间桁架传力机理的桩-承台的有限元模拟

4.1空间桁架理论的提出

4.2厚承台空间桁架受力模型的提出

4.3数值计算模型的建立

4.3.1有限元计算工具——ADINA软件简介

4.3.2计算模型及有限元划分

4.4本章小结

第5章桩—承台的损伤模拟及用概率神经网络进行损伤位置的识别

5.1数据处理的方法与步骤

5.2桩承台的损伤模型

5.3概率神经网络模型

5.3.1损伤样本的产生

5.3.2用概率神经网络（PNN）进行损伤定位

5.4损伤定位结果与讨论

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

附录A：攻读学位期间所发表的学术论文目录