本文關(guān)鍵詞：基于時間序列與ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別　出處：《長沙理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2015年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 時間序列 ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 損傷檢測

【摘要】：針對桁架結(jié)構(gòu)損傷識別中遇到的空間跨度大、結(jié)構(gòu)自由度數(shù)量多、建模困難和模態(tài)信息不完備等實(shí)際困難,提出了適用于這種大型、復(fù)雜空間桁架結(jié)構(gòu)損傷檢測方法——基于時間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷檢測法。首先,利用ANSYS建立桁架模型,提取瞬時狀態(tài)的加速度響應(yīng)信號并進(jìn)行信號的平穩(wěn)性處理;然后,通過MATLAB建立相應(yīng)的AR(Auto-Regressive)時間序列模型,通過確定模型階數(shù)以及對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)來判定結(jié)構(gòu)損傷與否;最后,把估算出來的模型參數(shù)作為結(jié)構(gòu)損傷的敏感因子輸入到已經(jīng)建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行定位。對某工業(yè)廠房中桁架進(jìn)行建模分析,結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性。
[Abstract]:The damage identification of truss structure in space span, the number of degrees of freedom, difficulty in modeling and modal information is not complete and other practical difficulties, for such a large, complicated space truss structure damage detection method for structural damage detection based on time series analysis and neural network. Firstly, using ANSYS to establish truss model. Smooth processing extraction of the instantaneous state of the acceleration response signal and signal; then, the establishment of the corresponding AR by MATLAB (Auto-Regressive) time series model, by determining the model order and parameters of the model are estimated to determine the structural damage or not; finally, the model parameters are estimated as the sensitive factor of structural damage to the input has established the artificial neural networks, the localization of structural damage. Modeling and analysis of truss of an industrial plant, the results verified the The correctness of the method.

【作者單位】： 長沙理工大學(xué)土木與建筑學(xué)院;
【基金】：長沙理工大學(xué)土木工程優(yōu)勢特色重點(diǎn)學(xué)科創(chuàng)新性項(xiàng)目
【分類號】：TU317
【正文快照】： 隨著經(jīng)濟(jì)與工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展,我國的桁架結(jié)構(gòu)不斷向著更高、跨度更大、結(jié)構(gòu)形式更加復(fù)雜化的方向發(fā)展。大型桁架結(jié)構(gòu)場所一般人口基數(shù)比較大,因此其安全性能非常重要。一般的桁架結(jié)構(gòu)都是采用一些強(qiáng)度大、質(zhì)量輕的新型鋼性材料。而工業(yè)環(huán)境的因素、材料的老齡化、自然災(zāi)害的

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 曾U喺

本文編號：1364956