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基于支持向量机的桥梁结构损伤识别算法的研究
| 论文题名： | 基于支持向量机的桥梁结构损伤识别算法的研究 |
| 关键词： | 简支后连续桥梁;支持向量机;损伤识别;静力传感器;优化布置 |
| 摘要： | 在桥梁运营过程中，由于频繁承载、超载、自然环境以及交通事故等因素，造成了桥梁结构的损伤和局部破坏。为了保证桥梁的使用安全性和耐久性，对桥梁进行结构损伤识别是非常必要的。为此，本文首先对石河大桥传感器的优化布置进行了设计，为桥梁的结构损伤识别提供数据，然后提出了用支持向量机方法对石河大桥进行桥梁结构损伤识别的方案，并取得了良好的识别效果。研究工作包括以下几方面内容: 首先，本文在桥梁中设置了检测传感器，这为结构损伤识别提供了前提，本文针对石河大桥设计了一种基于损伤可识别性的静力传感器优化布置方法，并编制了相应程序进行实现，以石河大桥算例验证了此方法的有效性及优越性。 其次，提出将支持向量机方法运用到石河大桥的结构损伤识别中，通过对数据归一化处理前后的仿真结果对比，得出数据归一化后使基于支持向量机结构损伤识别的预测正确率提高12.5％。 最后，在选取支持向量机核函数及其相关参数优化上，本文通过不同核函数预测正确率的对比，得出RBF核函数对训练集和测试集的预测正确率比线性核函数、多项式核函数、Sigmoid核函数都高，对应的模型最佳。采用交叉验证方法对支持向量机进行优化，获得最优参数，通过仿真结果和实验验证了其用于桥梁结构损伤识别的有效性。 |
| 作者： | 樊红 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 于丁文 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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