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基于振动模态分析和BP网络的桥梁损伤识别研究
| 论文题名： | 基于振动模态分析和BP网络的桥梁损伤识别研究 |
| 关键词： | 振动模态;BP神经网络;桥梁监测;损伤识别;数值仿真 |
| 摘要： | 近年来我国交通事业快速发展，建设了许多大型、新颖的桥梁。但是桥梁长期在自然环境和使用环境的作用下，承载力逐渐降低最终导致桥梁的倒塌，对人民群众的生命财产安全造成重大威胁。因此，研究桥梁的损伤识别技术具有十分重要的现实意义。 本文在研究国内外桥梁损伤识别理论、BP神经网络基础上，利用大型有限元分析软件ANSYS和MATLAB中的BP神经网络工具箱函数将振动模态分析理论和BP神经网络应用于桥梁损伤识别中，对一个简支梁实现了损伤的辨识、损伤位置和损伤程度的确定，给出了基于振动模态分析和BP神经网络相结合的桥梁损伤识别方法。 首先，本文详细介绍了几种常用的桥梁损伤识别理论。包括基于固有频率、振型差、应变模态、曲率模态、柔度差、柔度曲率、刚度矩阵、遗传算法、神经网络等损伤识别方法的理论、公式及应用。通过分析得出本文研究应用的是基于模态频率变化比的方法实现对桥梁损伤位置的识别。 其次，阐述BP神经网络、BP经典算法以及及改进BP神经网络，介绍BP神经网络损伤识别原理，如何利用MATLAB中的BP神经网络工具箱函数实现对桥梁的损伤识别。 第三，运用大型有限元分析软件ANSYS和MATLAB中的BP神经网络网络工具箱函数对一个经典简支梁实现损伤辨识、损伤定位和损伤程度的标定。数值仿真与分析表明，基于振动模态分析理论和BP神经网络相结合的桥梁损伤识别方法在简支梁的仿真实例中是有效的，为桥梁健康监测系统能够更好应用于实际工程提供了很好的手段和方法。 |
| 作者： | 李洪琴 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 孙宗军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东科技大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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