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基于结构多维特征构建图卷积神经网络的结构损伤识别方法
1
作者 杨建辉 赵清瑄 蒲脯林 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期158-171,共14页
以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征... 以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征,从图的视角挖掘节点间的复杂属性关系,为SDI提供多维度学习信息.为此,设计了一种融合结构多维特征的图卷积神经网络模型(graph convolutional neural network integrating multi-dimensional features of structure,S-GCN),基于结构振动数据构造损伤特征矩阵,并通过衍生图网络,以图的节点和边表征结构节点的连接关系,构建边索引矩阵,将结构损伤状态、振动数据及节点属性等多维特征信息输入GCN进行结构损伤特征提取及预测识别,探索结构多维特征信息驱动下的GCN在损伤预测中的应用效果.通过两个钢结构验证方法的可行性及有效性,结果表明,S-GCN能够整合结构多维特征信息,对两个结构对象均实现了较高的损伤预测准确性,并展现出良好的噪声鲁棒性.进一步的对比分析显示,相较于三种非GCN模型,S-GCN能够高效地依托节点间关系快速更新节点特征并预测节点损伤状态,其损伤识别准确率、计算效率及网络各层演进过程均优于对比模型,验证了在结构损伤识别中融合结构空间特征的有效性. 展开更多
关键词 结构损伤识别 图卷积神经网络 结构多维特征融合 噪声鲁棒性 训练效率
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基于深度子领域适应卷积神经网络的结构损伤识别
2
作者 张健飞 曹雨 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期251-260,共10页
针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构损伤识别模型泛化能力差的问题,提出了一种基于深度子领域适应卷积神经网络(deep subdomain adaptation convolutional neural networks,DSACNN)的结构损伤识别方法。以实际结... 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构损伤识别模型泛化能力差的问题,提出了一种基于深度子领域适应卷积神经网络(deep subdomain adaptation convolutional neural networks,DSACNN)的结构损伤识别方法。以实际结构为目标域,以有限元模型为源域,根据损伤类别将源域和目标域划分成一系列子领域。在CNN中嵌入子领域适应模块,构建DSACNN模型,通过最小化源域上的损伤分类误差和领域之间的局部最大均值差异,对齐两个领域对应子领域的特征、建立特征与损伤类别之间的映射,从而将源域上的损伤识别能力迁移到目标域之上。模型的训练无需已知目标域样本的损伤标签,采用预训练全局领域适应提高其伪标签的准确率。试验结果表明:与全局领域适应模型相比,基于预训练全局领域适应的DSACNN模型在模拟目标域上准确率最大提高幅度达到21.8%,在实测目标域上提高了9.6%,具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 结构损伤识别 子领域适应 局部最大均值差异 卷积神经网络(CNN)
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不平衡数据集下导管架平台结构损伤识别研究
3
作者 王维刚 田丰 路敬祎 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第3期527-534,623,共9页
针对导管架平台结构损伤识别中数据不平衡问题,提出了一种基于一维条件生成对抗网络(one-dimensional conditional generative adversarial network,简称1D-CGAN)与长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)网络结合的导管架平台结... 针对导管架平台结构损伤识别中数据不平衡问题,提出了一种基于一维条件生成对抗网络(one-dimensional conditional generative adversarial network,简称1D-CGAN)与长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)网络结合的导管架平台结构损伤识别方法。该方法将采集的一维损伤数据直接输入条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,简称CGAN),通过在判别器和生成器中添加标签信息构建1D-CGAN,利用标签信息控制其生成特定的新损伤样本,从而与完好状态样本组成平衡样本集。在此基础上,将划分的训练集输入到LSTM进行模型训练和损伤识别。实验结果表明:随着不平衡程度降低,所提出方法的识别准确率不断提高,当数据集达到平衡时,识别准确率能够达到92.5%;与其他方法相比,所提出方法的识别准确率和精确率均有明显的提高。该方法提高了模型的分类性能,为不平衡数据下海洋结构损伤识别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 导管架平台 一维条件生成对抗网络 长短时记忆网络 不平衡问题 结构损伤识别
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基于VMD-CAE的无监督结构损伤识别研究
4
作者 王梦倩 康帅 +1 位作者 李传飞 董正方 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期309-320,共12页
为了进一步扩展深度学习方法在基于振动信号的结构损伤识别中的应用,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和卷积自编码(convolutional auto-encoder,CAE)相结合的无监督结构损伤识别方法。首先,利用VMD对... 为了进一步扩展深度学习方法在基于振动信号的结构损伤识别中的应用,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和卷积自编码(convolutional auto-encoder,CAE)相结合的无监督结构损伤识别方法。首先,利用VMD对振动信号进行分解,去除噪声和一些无关成分的影响,选取与结构自振特性相关的成分作为有效分量;然后通过叠加有效分量作为CAE模型的输入,进而重构信号,通过学习健康样本数据的特征,得到最大重构误差作为判断结构是否损坏的阈值。最后将该方法应用到IASC-ASCE SHM Benchmark结构试验数据和卡塔尔大学看台试验数据,并将结果与其他模型进行了对比,结果表明该方法在两个数据集上的识别结果都更加准确。即使当样本中含有噪声时,也能显著提高噪声样本的识别精度,具有较强的抗噪能力。 展开更多
关键词 深度学习 结构损伤识别 无监督 变分模态分解(VMD) 卷积自编码(CAE)
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基于截断总体最小二乘法与L_(1)正则化的结构损伤识别
5
作者 骆紫薇 蔡楚欣 +1 位作者 赖小李 刘焕林 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期217-223,共7页
模态参数因其易于获取且对结构损伤敏感等特点常被用于结构损伤识别。基于模态参数和有限元模型的损伤识别方法能有效定位和量化结构损伤,但在测量噪声和模型误差等因素的共同影响下,识别结果可能与实际情况存在较大偏差,难以准确评估... 模态参数因其易于获取且对结构损伤敏感等特点常被用于结构损伤识别。基于模态参数和有限元模型的损伤识别方法能有效定位和量化结构损伤,但在测量噪声和模型误差等因素的共同影响下,识别结果可能与实际情况存在较大偏差,难以准确评估结构的安全状态。针对此问题,基于截断总体最小二乘法与L_(1)正则化技术,提出了一种新的结构损伤识别方法。该方法首先分析了既有灵敏度方程中误差的来源;然后,通过截断总体最小二乘法构造了损伤折减系数改变量与模态参数改变量之间新的近似关系式;最后,结合结构损伤的稀疏性,引入L_(1)正则化对问题进行约束,以改善问题的不适定性并提高识别精度。数值仿真和试验结果表明,所提方法能有效地识别结构的多种损伤工况,且误判较少,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 一阶灵敏度分析 L_(1)正则化 截断总体最小二乘法
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基于多标签卷积神经网络的结构损伤识别 被引量：1
6
作者 秦世强 苏晟 杨睿 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2024年第3期108-119,共12页
准确识别结构多位置损伤一直是结构损伤识别的难题。为提升结构多位置损伤识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多标签分类(MLC)方法(CNN-MLC)进行结构损伤识别。该方法将结构多个位置损伤识别转换为多标签分类问题,每个损伤... 准确识别结构多位置损伤一直是结构损伤识别的难题。为提升结构多位置损伤识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多标签分类(MLC)方法(CNN-MLC)进行结构损伤识别。该方法将结构多个位置损伤识别转换为多标签分类问题,每个损伤位置均用一个对应的标签表示;利用CNN强大的特征提取能力,深入挖掘不同损伤工况之间公共损伤位置的相关性,实现结构多位置损伤识别。通过四层框架结构和一座铁路连续梁桥多位置损伤识别验证了CNN-MLC方法的识别准确率,并将其识别结果与基于CNN的多类别分类(MCC)方法(CNN-MCC)和基于示例差异化算法(InsDif)的多标签分类方法(InsDif-MLC)进行了对比。结果表明:框架结构在两位置和三位置损伤工况下,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法的识别准确率分别提升2.50%和9.64%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升17.50%和29.28%;对于铁路连续梁桥的两位置损伤和三位置损伤,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法识别准确率提升1.63%和6.85%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升4.18%和18.49%;随着损伤位置数量的增加,CNN-MLC方法的识别准确率显著提升。 展开更多
关键词 结构损伤识别 卷积神经网络 多位置损伤 多类别分类 多标签分类
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基于混合PSO算法和损伤概率均值的两阶段梁式结构损伤识别 被引量：1
7
作者 陈泽鹏 王伟龙 +1 位作者 刘琪钿 吴京涛 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期525-533,共9页
受算法随机参数和测量噪声等因素的影响,基于群智能算法的结构损伤识别法容易出现单次识别误差大和多次识别波动大的问题。针对该问题,本文基于混合PSO算法和损伤概率均值提出一种两阶段梁式结构损伤识别方法。定义了包括单元容许损伤值... 受算法随机参数和测量噪声等因素的影响,基于群智能算法的结构损伤识别法容易出现单次识别误差大和多次识别波动大的问题。针对该问题,本文基于混合PSO算法和损伤概率均值提出一种两阶段梁式结构损伤识别方法。定义了包括单元容许损伤值αcr和临界概率pc的损伤有效原则,以计算损伤概率均值。第一阶段,对混合PSO算法的多次识别结果分批计算一阶段损伤概率均值,第二阶段,在此基础计算两阶段损伤概率均值。本文方法能够有效地提高高噪声水平影响下的结构损伤识别精度。简支梁和两跨连续梁的损伤工况试验研究表明,该算法能够有效地应用于不同结构和不同工况的结构损伤识别,在减少损伤误判的同时保证损伤单元的识别精度。 展开更多
关键词 结构损伤识别 混合粒子群算法 有效损伤原则 损伤概率均值 梁式结构损伤识别
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基于自训练半监督神经网络的结构损伤识别
8
作者 秦世强 杨睿 苏晟 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2024年第2期38-49,共12页
为解决结构损伤识别中标签样本不足的问题,提出一种基于自训练半监督神经网络(self-training semi-supervised neural networks,SSNN)的结构损伤识别框架,该框架利用自训练半监督方法对多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络... 为解决结构损伤识别中标签样本不足的问题,提出一种基于自训练半监督神经网络(self-training semi-supervised neural networks,SSNN)的结构损伤识别框架,该框架利用自训练半监督方法对多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络进行训练,从无标签样本中挑选置信度高的样本标注伪标签,扩大样本训练集,并采用归一化频率变化率和损伤特征指数作为输入特征,用于识别结构损伤。首先,介绍自训练半监督学习的基本理论和方法;其次,从神经网络构建、损伤特征提取、分类器评估等方面,给出结构损伤识别流程;最后,通过空间桁架的数值案例及3层框架的试验数据,验证所提出的损伤识别方法。结果表明:自训练半监督学习能够从无标签样本中选取置信度较高的样本,为损伤识别提供更充足的有标签样本;在标记样本不足的条件下,SSNN比MLP神经网络的损伤识别效果更好;相较于MLP神经网络,SSNN在单一位置损伤工况下,识别准确率提升约4%,2个位置损伤识别准确率提升约9%。 展开更多
关键词 结构损伤识别 半监督学习 自训练 伪标签 神经网络
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基于改进灰狼优化算法的结构损伤识别 被引量：4
9
作者 谢少鹏 吴柏生 +2 位作者 赵秀婷 邹敏清 林丹锐 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期256-262,共7页
结合模态柔度矩阵、广义模态柔度矩阵和振型三个识别精度较好的指标,构造新的目标函数求解损伤识别问题。通过Nelson方法求解得到的频率与振型的导数,得到对结构刚度发生变化时更具敏感性的位置,然后在这些位置布置传感器以提取结构信... 结合模态柔度矩阵、广义模态柔度矩阵和振型三个识别精度较好的指标,构造新的目标函数求解损伤识别问题。通过Nelson方法求解得到的频率与振型的导数,得到对结构刚度发生变化时更具敏感性的位置,然后在这些位置布置传感器以提取结构信息。针对原有的灰狼算法虽然全局搜索能力强,但是存在局部搜索精度差的问题,本文从初始种群和收敛因子等方面着手,改善灰狼算法的局部搜索能力及收敛速度。最后利用提出的方法,通过识别梁模型及桁架模型中的损伤单元说明本文方法的有效性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 灰狼算法 灵敏度定位法 动力特性参数 Nelson方法
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基于CNN-GRU并联网络的海上风电支撑结构损伤识别
10
作者 李行健 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期229-237,共9页
利用振动响应和深度学习进行结构损伤识别时,会遇到需要较多测点数据、损伤识别准确率不高以及网络容易发生过拟合等问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural networks-gated recurrent unit,CNN-GRU... 利用振动响应和深度学习进行结构损伤识别时,会遇到需要较多测点数据、损伤识别准确率不高以及网络容易发生过拟合等问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural networks-gated recurrent unit,CNN-GRU)神经网络并联网络的结构损伤识别新方法。首先,对响应信号进行广义S变换(generalized S-transform,GST)得到其时频图像。然后,分别利用CNN和GRU从时频图像和响应信号中提取时频域特征和时序特征,并将时频域特征和时序特征拼接后输入全连接层和Softmax分类器中进行结构损伤识别。位移激励下的海上风电支撑结构模型试验数据验证结果表明,该方法仅需要一个测点的响应信号,与其他同类方法相比具有更高的识别准确率和效率。 展开更多
关键词 卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)并联网络 结构损伤识别 深度学习 海上风电支撑结构 广义S变换(GST)
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基于模态应变能和小波变换的结构损伤识别研究 被引量：26
11
作者 严平 李胡生 +1 位作者 葛继平 叶黔元 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期121-126,共6页
针对单一方法对结构同时发生多处不同程度损伤识别的不敏感性缺陷,结合小波变换在时域、频域内表征信号局部特性且能够聚焦到信号或函数的任意细节进行处理的能力,提出了一种基于单元模态应变能和小波变换的结构损伤识别方法。在单元模... 针对单一方法对结构同时发生多处不同程度损伤识别的不敏感性缺陷,结合小波变换在时域、频域内表征信号局部特性且能够聚焦到信号或函数的任意细节进行处理的能力,提出了一种基于单元模态应变能和小波变换的结构损伤识别方法。在单元模态应变能基础上,利用小波变换系数的变化和分布情况构建单元模态应变能小波变换结构损伤指标,通过对简支梁的数值模拟和斜拉桥模型试验研究的结果与单元模态应变能平均变化率作为损伤识别指标的计算结果进行对比,结果表明该方法能有效确定结构同时发生多处不同程度损伤的位置和估计损伤程度,为实际工程应用奠定了基础。 展开更多
关键词 结构损伤识别 独塔斜拉桥 模态应变能 小波变换 试验研究
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基于小波变换的结构损伤识别与试验分析 被引量：46
12
作者 李洪泉 董亮 吕西林 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期52-57,75,共7页
钢筋混凝土结构在中等以上地震作用下将产生损伤,结构动力特性随之变化。通过对结构微幅振动信号的Fourier分析,可以判断结构是否产生损伤,但是不能确定损伤位置。本文将结构振动信号置于不同频段进行时-频分析,利用小波变换的多分辨率... 钢筋混凝土结构在中等以上地震作用下将产生损伤,结构动力特性随之变化。通过对结构微幅振动信号的Fourier分析,可以判断结构是否产生损伤,但是不能确定损伤位置。本文将结构振动信号置于不同频段进行时-频分析,利用小波变换的多分辨率特点对结构损伤进行在线检测,确定损伤位置。通过钢筋混凝土框架的振动台试验,将模型地震反应信号按不同频段分解,提取各频段的损伤信号特征。对于试件模型而言,如果某处出现开裂,即产生损伤,表现在响应信号上为一瞬态分量,通过信号小波变换的尺度函数可以判断结构某层是否损伤。该方法克服了Fourier变换不能反映结构振动信号局部特性的缺点,试验表明本文所采用的方法是可行的。 展开更多
关键词 小波变换 多分辨率 结构损伤识别 试验 钢筋混凝土 框架
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模型参数误差对用神经网络进行结构损伤识别的影响 被引量：29
13
作者 王柏生 丁皓江 +1 位作者 倪一清 高赞明 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期50-55,共6页
通过理论推导得到了模型参数误差对损伤引起模态参数改变的贡献的表达式，用该式可指导神经网络输入参数的选择和输入向量的构造。理论分析表明，适当地构造输入向量，可以减小模型参数误差对结构损伤识别的影响。在采用BP网络和合适的... 通过理论推导得到了模型参数误差对损伤引起模态参数改变的贡献的表达式，用该式可指导神经网络输入参数的选择和输入向量的构造。理论分析表明，适当地构造输入向量，可以减小模型参数误差对结构损伤识别的影响。在采用BP网络和合适的输入向量后，还用数值模拟的方式对一榀六层框架的损伤识别进行了确定性研究和概率分析，结果表明，用神经网络进行结构损伤识别，受模型参数误差的影响很小，在训练神经网络时，10％的模型参数误差是可以接受的。最后，用一个两层钢框架的实验数据验证了神经网络在有模型误差时的识别能力。 展开更多
关键词 结构损伤识别 模型参数误差 神经网络
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利用粒子群算法的传感器优化布置及结构损伤识别研究 被引量：32
14
作者 赵建华 张陵 孙清 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期79-85,共7页
为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,提出了一种基于改进粒子群算法的传感器优化布置方法。首先以模态保证准则(MAC)矩阵的最大非对角元极小化为目标,构造出满足优化条件的适应度函数,并采用改进的粒... 为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,提出了一种基于改进粒子群算法的传感器优化布置方法。首先以模态保证准则(MAC)矩阵的最大非对角元极小化为目标,构造出满足优化条件的适应度函数,并采用改进的粒子群算法搜索出传感器的最佳布设位置;其次,利用振型扩充技术把有限测点的测量模态数据扩充为完整自由度模态数据,并利用所提损伤识别方法进行结构损伤识别;最后,通过一个二维平面桁架结构算例对所提方法进行有效性验证。数值结果表明,所提传感器布设方法能够高效地搜索出给定数目的传感器优化位置,且利用其优化结果能够准确地识别出结构的损伤位置和程度。 展开更多
关键词 传感器优化布置 结构损伤识别 粒子群优化算法 振型扩充 模态保证准则
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小波基带宽的变化对结构损伤识别的影响 被引量：9
15
作者 唐和生 薛松涛 +1 位作者 陈镕 王远功 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期883-887,共5页
分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带... 分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带通小波滤波器组 ,对结构振动信号作滤波分析 ,结构所有的自然频率特性可以同时在时频空间出现 . 展开更多
关键词 结构损伤识别 小波变换 多尺度 带通滤波器 固有频率 时变特性
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噪声影响下基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别 被引量：21
16
作者 黄民水 吴玏 朱宏平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第21期168-174,共7页
提出一种考虑噪声影响基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别方法。介绍结构损伤识别的参数化思想,并提出一种考虑不同模态信息和权重系数的损伤识别因子。在选择算子、交叉算子、变异算子以及自适应交叉和变异等方面对遗传算... 提出一种考虑噪声影响基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别方法。介绍结构损伤识别的参数化思想,并提出一种考虑不同模态信息和权重系数的损伤识别因子。在选择算子、交叉算子、变异算子以及自适应交叉和变异等方面对遗传算法进行改进,并在无噪声情况下,对一简支梁和连续梁进行了损伤识别,识别效果非常好,验证了方法的正确性和有效性。分别考虑随机噪声和高斯白噪声对简支梁进行损伤识别,发现该方法在噪声水平不很高情况下,识别效果很好。最后,在一钢框架基准有限元模型基础上,考虑四种损伤工况进行损伤识别,识别结果较好,该方法能够很好地应用于结构的损伤识别和健康监测。 展开更多
关键词 结构损伤识别 改进损伤识别因子 遗传算法 随机噪声 高斯白噪声 基准有限元模型
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小波分析在结构损伤识别中的应用 被引量：15
17
作者 刘涛 李爱群 丁幼亮 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2008年第2期29-35,共7页
为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤识别的三种方法:基于时域响应的方法、基于空间域响应的方法和小波分析与其他方法联... 为提高结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤识别的三种方法:基于时域响应的方法、基于空间域响应的方法和小波分析与其他方法联合使用,接着分析了各种方法的应用现状、适用范围和存在的问题。通过比较可以看出小波分析用于结构损伤识别有着广阔的应用前景,本文最后针对进一步研究的方向提出了五点建议。 展开更多
关键词 小波分析 结构损伤识别 结构健康监测
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基于模态分析的钢结构损伤识别方法研究 被引量：8
18
作者 许金余 张其顶 +1 位作者 宋洪斌 于萍 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第2期206-208,共3页
对钢结构损伤的准确识别是确保钢结构安全可靠的重要保证。本文提出了一种利用动力试验检测钢结构破损的方法。通过建立钢梁的有限元模型计算正常情况下梁的动力特性,利用现场采集试验数据、模态分析技术获得损坏梁的自振特性。将无损... 对钢结构损伤的准确识别是确保钢结构安全可靠的重要保证。本文提出了一种利用动力试验检测钢结构破损的方法。通过建立钢梁的有限元模型计算正常情况下梁的动力特性,利用现场采集试验数据、模态分析技术获得损坏梁的自振特性。将无损模型分段计算出自振特性,利用特征比的比较确定损伤位置。经实例分析证明该方法准确、简便、适用,提高了钢结构损伤识别的效率和精度。 展开更多
关键词 钢结构损伤识别 模态分析 特征比
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小波函数的选择对结构损伤识别的影响 被引量：6
19
作者 杨晓楠 姜绍飞 +2 位作者 唐和生 陈镕 王远功 《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
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... 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. 展开更多
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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基于自适应粒子滤波的结构损伤识别 被引量：4
20
作者 唐和生 张伟 +2 位作者 陈镕 薛松涛 杨晓楠 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2008年第3期211-215,共5页
为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法)。该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识... 为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法)。该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识别过程中计算量的同时,不影响识别精度,使之更适合进行在线的结构系统参数识别。数值仿真结果发现,该方法的系统识别时间仅为传统粒子滤波方法的1/4,这证明了该方法在结构损伤在线识别中的有效性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 粒子滤波 K-L距离 自适应
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