【摘 要】
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通过损伤发生前后结构频率的变化来检测和评估纤维增强复合材料（FRP）层合梁中的分层损伤。利用FRP层合梁在分层发生前后的一系列频率变化值,通过构建直观图像法和人工神经网络
【机 构】
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广州大学-淡江大学工程结构灾害与控制联合研究中心,广东工商职业学院
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通过损伤发生前后结构频率的变化来检测和评估纤维增强复合材料（FRP）层合梁中的分层损伤。利用FRP层合梁在分层发生前后的一系列频率变化值,通过构建直观图像法和人工神经网络两种逆向算法反推出梁中分层损伤的三个参数,即分层所在的界面、位置和尺寸。为检验两种算法的有效性和识别精度,分别进行了理论和实验双重验证。理论验证结果表明,两种逆向检测算法都可以有效预测出分层损伤的三个参数,其中直观图像法相比人工神经网络预测精度更高。而实验验证采用文献中报道的实测频率,结果表明：直观图像法对于测量数据误差有更高的包容性,可
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