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基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法
被引量：
7
1
作者
项长生
原子
周宇
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第1期129-135,共7页
针对曲率模态对振型节点较不敏感且无法定量估计损伤的问题,在广义局部信息熵的基础上引入曲率模态,推导出广义局部曲率模态信息熵的公式,并建立相应的损伤指标.利用有限元软件Midas civil建立一简支梁桥损伤模型,提取并处理该简支梁的...
针对曲率模态对振型节点较不敏感且无法定量估计损伤的问题,在广义局部信息熵的基础上引入曲率模态,推导出广义局部曲率模态信息熵的公式,并建立相应的损伤指标.利用有限元软件Midas civil建立一简支梁桥损伤模型,提取并处理该简支梁的动力参数,将一阶曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识别并对比两种参数的识别结果,以此来研究测点数量对指标精确度的影响.研究结果表明:广义局部曲率模态信息熵作为神经网络的输入参数能较好地定位并定量损伤,在靠近振型节点处指标的识别精度高于曲率模态,当测点数量为33时,识别精度最高.
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关键词
广义局部曲率模态信息熵
曲率
模态
BP神经网络
损伤定位
损伤定量
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职称材料
基于曲率模态信息熵和BP神经网络的简支梁损伤识别方法
被引量：
8
2
作者
项长生
原子
+1 位作者
周宇
李凌云
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第5期575-583,共9页
针对曲率模态指标存在的对振型节点附近损伤不敏感、需要较密集测点等缺陷,在曲率模态的基础上引入广义局部信息熵,推导了广义局部曲率模态信息熵的公式,建立了相应的损伤指标并针对高阶振型的特点对指标进行改进.提取并处理简支梁损伤...
针对曲率模态指标存在的对振型节点附近损伤不敏感、需要较密集测点等缺陷,在曲率模态的基础上引入广义局部信息熵,推导了广义局部曲率模态信息熵的公式,建立了相应的损伤指标并针对高阶振型的特点对指标进行改进.提取并处理简支梁损伤模型的动力参数,将曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识别并对比了两种参数的识别结果,研究了测点数量对指标精确度的影响,通过损伤钢梁模态试验对上述结论进行验证.结果表明,所提方法能较好地定位及定量损伤,在靠近振型节点处指标识别精度高于曲率模态.
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关键词
广义
局部
曲率
模态
信息熵
曲率
模态
神经网络
损伤定位
损伤定量
模态
测试
简支梁
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职称材料
题名
基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法
被引量：
7
1
作者
项长生
原子
周宇
机构
兰州理工大学土木工程学院
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
安徽建筑大学土木工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第1期129-135,共7页
基金
国家自然科学基金(51868045)。
文摘
针对曲率模态对振型节点较不敏感且无法定量估计损伤的问题,在广义局部信息熵的基础上引入曲率模态,推导出广义局部曲率模态信息熵的公式,并建立相应的损伤指标.利用有限元软件Midas civil建立一简支梁桥损伤模型,提取并处理该简支梁的动力参数,将一阶曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识别并对比两种参数的识别结果,以此来研究测点数量对指标精确度的影响.研究结果表明:广义局部曲率模态信息熵作为神经网络的输入参数能较好地定位并定量损伤,在靠近振型节点处指标的识别精度高于曲率模态,当测点数量为33时,识别精度最高.
关键词
广义局部曲率模态信息熵
曲率
模态
BP神经网络
损伤定位
损伤定量
Keywords
generalized local curvature modal information entropy
curvature modal
BP neural network
damage location
damage quantification
分类号
TU312 [建筑科学—结构工程]
U447 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于曲率模态信息熵和BP神经网络的简支梁损伤识别方法
被引量：
8
2
作者
项长生
原子
周宇
李凌云
机构
兰州理工大学土木工程学院
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
安徽建筑大学土木工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第5期575-583,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51868045)
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2019A0746).
文摘
针对曲率模态指标存在的对振型节点附近损伤不敏感、需要较密集测点等缺陷,在曲率模态的基础上引入广义局部信息熵,推导了广义局部曲率模态信息熵的公式,建立了相应的损伤指标并针对高阶振型的特点对指标进行改进.提取并处理简支梁损伤模型的动力参数,将曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数,对损伤进行识别并对比了两种参数的识别结果,研究了测点数量对指标精确度的影响,通过损伤钢梁模态试验对上述结论进行验证.结果表明,所提方法能较好地定位及定量损伤,在靠近振型节点处指标识别精度高于曲率模态.
关键词
广义
局部
曲率
模态
信息熵
曲率
模态
神经网络
损伤定位
损伤定量
模态
测试
简支梁
Keywords
generalized local curvature mode
information entropy
curvature mode
neural network
damage location
damage quantification
modal test
simply supported beam
分类号
TU997 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法
项长生
原子
周宇
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
2
基于曲率模态信息熵和BP神经网络的简支梁损伤识别方法
项长生
原子
周宇
李凌云
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022
8
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职称材料
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