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题名基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法
被引量：4
- 1
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作者
杨晓楠
姜绍飞
王金鱼
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机构
同济大学结构工程与防灾研究所
沈阳建筑大学土木工程学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2005年第3期123-126,共4页
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基金
国家"十五"科技攻关(2002BA806B4)
国家自然科学基金(50408033)
+1 种基金
建设部科技项目(0221.3)
辽宁省自然科学基金(20022136)
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文摘
以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响.识别结果表明:WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力.
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关键词
多小波变换
能量特征
结构损伤识别
小波概率神经网络
框架结构
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Keywords
multi-wavelet transform
energy feature
structural damage identification
wavelet probabilistic neural network
steel frame
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分类号
TU318
[建筑科学—结构工程]
TU393
[建筑科学—结构工程]
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题名小波函数的选择对结构损伤识别的影响
被引量：6
- 2
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作者
杨晓楠
姜绍飞
唐和生
陈镕
王远功
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机构
同济大学结构工程与防灾研究所
沈阳建筑大学土木工程学院
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出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
2005年第6期635-639,共5页
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基金
国家自然科学基金(50408033)
辽宁省自然科学基金(20022136)
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文摘
目的为了寻找出结构损伤识别中的最优小波函数,进而提高结构损伤的识别精度.方法选取了几种常用的小波函数,运用小波分析提取能量特征,采用小波概率神经网络方法,对四层钢框架进行了损伤识别及小波函数对损伤识别影响的对比研究.结果经过比较,发现采用函数曲线圆滑的Mexican cat小波函数识别精度可达100%,识别效果最好.结论在结构损伤识别领域,选用非正交、正则性好、消失矩阶数大的小波函数具有一定的优势.
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关键词
小波函数
能量特征
结构损伤识别
小波概率神经网络
钢框架
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Keywords
wavelet function, energy feature, structural damage identification, wavelet probabillstic neural network, steel frame structure
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分类号
TU318
[建筑科学—结构工程]
TU393
[建筑科学—结构工程]
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