原文传递
BP神经网络在管道结构损伤识别中的应用
| 论文题名： | BP神经网络在管道结构损伤识别中的应用 |
| 关键词： | 管道结构;损伤识别;神经网络;模态分析 |
| 摘要： | 针对在实际工程中存在许多微小损伤难以辨认的情况，本文以钢管结构为例，研究了BP神经网络在结构损伤识别中的应用能力和方式。文章主要包括结构模态试验、有限元模型更新修正和神经网络方法等，为实际工程中利用神经网络工具对实际结构进行损伤状况的识别判断提供一种方法思路。主要研究内容如下: (1)利用加速度传感器对无损状况下的管道系统进行模态试验。试验中设置多组对照试验，分别计算各测点对结构振动的敏感性。选取最为敏感的几个点作为无损管道模态试验和后续有损工况模态试验的测点。获取无损工况模态试验的最终结果。为有限元模型更新修正提供依据。 (2)基于试验管道模型，利用ABAQUS软件建立管道系统有限元模型。根据模态试验结果对其进行模型更新修正，使有限元模型与试验模型具备足够的相似性，能够准确反映无损情况时的结构模态以及有损状况下的结构响应情况。 (3)利用BP神经网络对更新修正后的管道有限元模型进行损伤识别。利用神经网络、ABAQUS二次开发与添加高斯白噪声等方法进行基于结构固有频率的损伤定位、基于固有频率的损伤程度识别、基于模态振型的损伤定位和基于模态振型的损伤程度识别，针对各个模态参数在损伤工况变化时的敏感性选取合适的网络训练方法。 (4)对不同损伤工况下的试验管道进行模态采集试验。利用在对有限元模型损伤识别时汲取的经验和训练网络方法，对试验管道结构进行相应的损伤定位与损伤程度识别。BP神经网络对管道模型损伤识别的能力强弱取决于选取的训练、测试样本参数是否对损伤工况的变化具有足够的敏感性。对敏感性较弱的参数，可利用在有限元模型损伤识别过程中建立的优化计算公式对数据进行优化处理，从而达到有效识别损伤工况的能力。 |
| 作者： | 魏宗远 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 何建;刘占省 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2021 |
检索历史
应用推荐
