【摘 要】
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该文建立了节点连接刚度发生变化的网架结构的三维有限元模型,定义了固结系数来描述节点的单元刚度变化,研究了用于振动测试的加速度传感器的优化配置与网架结构模态参数的实
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该文建立了节点连接刚度发生变化的网架结构的三维有限元模型,定义了固结系数来描述节点的单元刚度变化,研究了用于振动测试的加速度传感器的优化配置与网架结构模态参数的实测方法.该文提出了基于神经网络对网架结构有限元模型进行修正的方法.首先确定网架结构以固结系数表示的三维空间有限元模型,根据单元刚度矩阵中的固结系数的变化,建立固结系数与结构动力特性的关系.其次,根据损伤后的结构频率与模态的变化,应用径向基神经网络,进行结构节点固结系数的识别,从而实现对网架结构有限元模型的修正.根据该文的研究可以得知,径向基神经网络可以很好的用于结构有限元模型的修正,利用频率与模态作为损伤标识量,改善单纯频率作为损伤标识量对结构损伤不敏感的特点,完全可以实现基于神经网络的对网架结构的有限元模型修正.
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