基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別研究

基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別研究基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別研究

摘要：桁架梁是一種常見的結(jié)構(gòu)，廣泛應(yīng)用于工程領(lǐng)域。為了保證其安全運(yùn)行，需及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別損傷。本研究提出了一種基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別方法。首先，采集桁架梁在不同工況下的振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)，并計(jì)算曲率模態(tài)參數(shù)。然后，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)損傷識(shí)別的自動(dòng)化。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠有效準(zhǔn)確地識(shí)別桁架梁的損傷，并具有良好的適應(yīng)性和魯棒性。

1.引言

桁架梁作為一種重要的結(jié)構(gòu)形式，在工程領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，由于長期受到外界環(huán)境和荷載作用等因素的影響，桁架梁往往會(huì)出現(xiàn)不同程度的損傷。如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取措施修復(fù)，將給結(jié)構(gòu)的安全運(yùn)行帶來嚴(yán)重威脅。因此，損傷識(shí)別成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題之一。

2.損傷識(shí)別方法

2.1曲率模態(tài)參數(shù)提取

曲率模態(tài)參數(shù)是描述結(jié)構(gòu)撓度變化情況的重要指標(biāo)，對(duì)于損傷識(shí)別具有很高的敏感性。在本研究中，通過對(duì)桁架梁正常狀態(tài)下的振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行處理，提取曲率模態(tài)參數(shù)。首先，采用小波分析方法進(jìn)行信號(hào)去噪，去除干擾信號(hào)，保留有效振動(dòng)信息。然后，采用模態(tài)分解算法提取曲率模態(tài)參數(shù)。

2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具，能夠通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行模式識(shí)別和分類。本研究中，使用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)桁架梁的損傷進(jìn)行識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成。其中，輸入層接收曲率模態(tài)參數(shù)作為樣本輸入，輸出層給出損傷識(shí)別結(jié)果。隱藏層則通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征關(guān)系，提取更高級(jí)別的特征。

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

本研究采用了一組仿真數(shù)據(jù)和一組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了提出的桁架梁損傷識(shí)別方法的有效性。仿真數(shù)據(jù)是通過有限元分析獲得的桁架梁振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)是由傳感器采集到的桁架梁實(shí)際振動(dòng)信號(hào)。通過對(duì)比正常狀態(tài)和損傷狀態(tài)下的曲率模態(tài)參數(shù)，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損傷識(shí)別結(jié)果，分析了損傷識(shí)別的精度和魯棒性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別方法在不同工況下都能夠準(zhǔn)確識(shí)別出損傷位置和程度。與傳統(tǒng)的模型參數(shù)法相比，該方法具有更高的靈敏性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，對(duì)于不同類型的損傷，如斷裂、腐蝕等，該方法也能夠給出較為準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果。

4.總結(jié)與展望

本研究提出了一種基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別方法，并通過仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其有效性。結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)桁架梁損傷的準(zhǔn)確識(shí)別，具有較高的適應(yīng)性和魯棒性。未來工作可以進(jìn)一步探究桁架梁不同損傷類型的特征提取方法，以提高識(shí)別精度。此外，還可以結(jié)合其他信號(hào)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步研究桁架梁的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)方法綜上所述，本研究提出的基于曲率模態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桁架梁損傷識(shí)別方法在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過對(duì)比正常狀態(tài)和損傷狀態(tài)下的曲率模態(tài)參數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損傷識(shí)別結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)該方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出桁架梁的損傷位置和程度，對(duì)不同類型的損傷也具有較高的識(shí)別能力。與傳統(tǒng)的模型參數(shù)法相比，該方法具有更高的靈敏性和準(zhǔn)確性。未來的研究可以進(jìn)