【摘 要】
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神经网络通过对样本的学习，获得结构模态参数与损伤之间的映射关系。目前基于神经网络的损伤检测已经越来越广泛地使用在非破坏性损伤诊断当中。但对于大型结构而言，它的训练样
【机 构】
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大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
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神经网络通过对样本的学习，获得结构模态参数与损伤之间的映射关系。目前基于神经网络的损伤检测已经越来越广泛地使用在非破坏性损伤诊断当中。但对于大型结构而言，它的训练样本数量过大，将消耗大量的计算。所以如何降低神经网络的计算量使其可用于大型结构的损伤诊断是一个亟待解决的问题。为了解决这个问题，提出了空间钢网架损伤的两步诊断法：第一步，利用模态应变能对结构损伤的敏感性，判断出结构损伤的可能位置；第二步，利用神经网络从可能发生损伤的杆件中定位出实际损伤的位置，并进行损伤程度的判断。利用一个空间网架作为数值算例，进
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