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基于小波包和传递比函数的桥梁结构在未知地震作用下的损伤识别
被引量：
11
1
作者
刘丽君
刘伟峰
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期308-313,共6页
基于结构动力响应进行损伤识别是目前结构健康监测常用的方法.结构动力响应同时包含了结构自身和外激励的信息,而实际工程中的外激励往往难以准确获得,特别是地震作用.因此,仅利用未知地震作用下的结构动力响应进行桥梁结构损伤识别是...
基于结构动力响应进行损伤识别是目前结构健康监测常用的方法.结构动力响应同时包含了结构自身和外激励的信息,而实际工程中的外激励往往难以准确获得,特别是地震作用.因此,仅利用未知地震作用下的结构动力响应进行桥梁结构损伤识别是一项富有挑战性的工作.提出了一种仅基于结构振动响应的数据驱动方法,将小波包能量和传递比函数相结合构建损伤特征指标,实现桥梁结构在未知地震作用下的损伤定位识别.该特征指标不仅对结构的局部损伤敏感,同时可以消除外激励和频带的影响.通过对简支梁桥和中承式钢拱桥在未知地震作用下的数值模拟算例,验证了所提方法的可靠性.
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关键词
桥梁结构
损伤识别
地震作用
小波包能量
传递比函数
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职称材料
结合传递比与栈式自编码器的结构损伤识别
2
作者
方圣恩
刘洋
张笑华
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期1460-1467,共8页
如何从土木结构响应数据中挖掘损伤特征并有效分类,是实现损伤模式识别的关键。为此,以框架结构为分析对象,搭建设有自编码器隐藏层和Softmax分类层的栈式自编码器网络,采用无监督联合有监督的混合学习机制;基于有限元分析获取框架不同...
如何从土木结构响应数据中挖掘损伤特征并有效分类,是实现损伤模式识别的关键。为此,以框架结构为分析对象,搭建设有自编码器隐藏层和Softmax分类层的栈式自编码器网络,采用无监督联合有监督的混合学习机制;基于有限元分析获取框架不同工况下的传递比函数值,构建训练集、验证集和测试集样本;通过预训练确定自编码器隐藏层的参数值如权重和偏置值,避免网络出现过拟合;采用微调方式进一步调整预训练后的网络参数值,再结合验证集实现对网络超参数的调整;将实测传递比数据输入网络,实现对框架节点损伤的评估。结果表明:所提方法能有效进行损伤特征的提取和分类,准确识别框架节点的单、双损伤工况,相较于传统浅层神经网络具有更高的识别准确度和更好的抗噪性。
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关键词
损伤识别
栈式自编码器
混合学习机制
传递比函数
框架结构
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职称材料
题名
基于小波包和传递比函数的桥梁结构在未知地震作用下的损伤识别
被引量：
11
1
作者
刘丽君
刘伟峰
机构
厦门大学建筑与土木工程学院
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期308-313,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1500603)。
文摘
基于结构动力响应进行损伤识别是目前结构健康监测常用的方法.结构动力响应同时包含了结构自身和外激励的信息,而实际工程中的外激励往往难以准确获得,特别是地震作用.因此,仅利用未知地震作用下的结构动力响应进行桥梁结构损伤识别是一项富有挑战性的工作.提出了一种仅基于结构振动响应的数据驱动方法,将小波包能量和传递比函数相结合构建损伤特征指标,实现桥梁结构在未知地震作用下的损伤定位识别.该特征指标不仅对结构的局部损伤敏感,同时可以消除外激励和频带的影响.通过对简支梁桥和中承式钢拱桥在未知地震作用下的数值模拟算例,验证了所提方法的可靠性.
关键词
桥梁结构
损伤识别
地震作用
小波包能量
传递比函数
Keywords
bridge structure
damage identification
seismic excitation
wavelet packet energy
transmissibility function
分类号
U447 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
结合传递比与栈式自编码器的结构损伤识别
2
作者
方圣恩
刘洋
张笑华
机构
福州大学土木工程学院
福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期1460-1467,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52178276)
福建省自然科学基金资助项目(2021J01601)
福州市科技计划项目(2021-Y-084)。
文摘
如何从土木结构响应数据中挖掘损伤特征并有效分类,是实现损伤模式识别的关键。为此,以框架结构为分析对象,搭建设有自编码器隐藏层和Softmax分类层的栈式自编码器网络,采用无监督联合有监督的混合学习机制;基于有限元分析获取框架不同工况下的传递比函数值,构建训练集、验证集和测试集样本;通过预训练确定自编码器隐藏层的参数值如权重和偏置值,避免网络出现过拟合;采用微调方式进一步调整预训练后的网络参数值,再结合验证集实现对网络超参数的调整;将实测传递比数据输入网络,实现对框架节点损伤的评估。结果表明:所提方法能有效进行损伤特征的提取和分类,准确识别框架节点的单、双损伤工况,相较于传统浅层神经网络具有更高的识别准确度和更好的抗噪性。
关键词
损伤识别
栈式自编码器
混合学习机制
传递比函数
框架结构
Keywords
damage identification
stacked auto-encoder
hybrid learning mechanism
transmissibility functions
frame structure
分类号
TU312.3 [建筑科学—结构工程]
TU391 [建筑科学—结构工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波包和传递比函数的桥梁结构在未知地震作用下的损伤识别
刘丽君
刘伟峰
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
2
结合传递比与栈式自编码器的结构损伤识别
方圣恩
刘洋
张笑华
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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