【摘 要】
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鉴于输电铁塔在整个电网中的重要性,基于小波包和RBF神经网络的基本理论,以晋东南—南阳—荆门输电线路工程中的500kV角钢转角塔为例,模拟了输电铁塔主材单个单元和两个单元
【机 构】
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东北电力大学建筑工程学院; 大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50978049,50278091)
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鉴于输电铁塔在整个电网中的重要性,基于小波包和RBF神经网络的基本理论,以晋东南—南阳—荆门输电线路工程中的500kV角钢转角塔为例,模拟了输电铁塔主材单个单元和两个单元的损伤,以小波包能量曲率差作为损伤指标,利用RBF神经网络的自学习、自适应能力对输电铁塔的损伤程度进行了识别。结果表明,以小波包能量曲率差作为损伤指标可行,RBF神经网络能较好地识别损伤程度,且精度较高。
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