基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法

摘要

针对曲率模态对振型节点较不敏感且无法定量估计损伤的问题,在广义局部信息熵的基础上引入曲率模态,推导出广义局部曲率模态信息熵的公式,并建立相应的损伤指标.利用有限元软件Midas civil建立一简支梁桥损伤模型,提取并处理该简支梁的动力参数,将一阶曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识别并对比两种参数的识别结果,以此来研究测点数量对指标精确度的影响.研究结果表明:广义局部曲率模态信息熵作为神经网络的输入参数能较好地定位并定量损伤,在靠近振型节点处指标的识别精度高于曲率模态,当测点数量为33时,识别精度最高.