【摘 要】
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将应变模态相对变化率作为损伤指标,探索了与人工神经网络结合对桁架结构进行损伤识别的方法。利用ANSYS的命令流语言APDL编写二次开发程序,实现结构不同损伤工况下的模态自
【机 构】
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兰州理工大学西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心,兰州理工大学防震减灾研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(50778087);兰州理工大学博士基金(SB04200414)
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将应变模态相对变化率作为损伤指标,探索了与人工神经网络结合对桁架结构进行损伤识别的方法。利用ANSYS的命令流语言APDL编写二次开发程序,实现结构不同损伤工况下的模态自动求解过程,并定义APDL中多维数组参数,将不同损伤工况下计算得到的模态参数存储于外部设备。在人工神经网络训练阶段,再借助于Matlab软件的外部文件调用功能,将模态信息加以批量提取。数值仿真表明,本文的方法是一种高效的人工神经网络训练模式,且仅用一阶应变模态改变率就可实现对桁架结构的损伤识别,便于在实际工程中应用。
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