基于RBF神经网络的桥梁损伤识别方法研究

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本文以国内外大量有关结构损伤识别、神经网络资料的收集分析为基础,总结了三类全局损伤识别方法:动力指纹法、模型修正法、神经网络法。系统地论述了各自方法的理论、公式及使用方法,并比较和分析了各自方法的优点与不足。根据桥梁结构损伤识别与神经网络的发展前景,提出了将径向基函数(RBF)神经网络应用于桥梁损伤识别的方法。 根据神经网络在结构损伤识别的已有成果,并对BP神经网络、RBF神经网络、概率神经网络PNN性能进行了分析,提出将RBF神经网络用于桥梁损伤识别研究,给出应用方法步骤。 根据丹山水库斜拉桥设计、施工资料,对该桥进行了有限元建模与动力分析。集中考虑了桥梁结构单构件损伤、两个构件损伤、三个构件损伤三类损伤工况,分别采用了振动频率、振型模态、曲率模态三种指标作为神经网络的输入参数,采集各损伤状态下的样本数据,共建立9个RBF神经网络模型进行了桥梁损伤识别的研究。研究表明RBF神经网络可用于识别桥梁结构损伤位置和损伤程度。
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