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基于RBF神经网络的桥梁损伤识别方法研究
| 论文题名： | 基于RBF神经网络的桥梁损伤识别方法研究 |
| 关键词： | 桥梁结构;损伤识别;径向基函数;神经网络 |
| 摘要： | 本文以国内外大量有关结构损伤识别、神经网络资料的收集分析为基础，总结了三类全局损伤识别方法：动力指纹法、模型修正法、神经网络法。系统地论述了各自方法的理论、公式及使用方法，并比较和分析了各自方法的优点与不足。根据桥梁结构损伤识别与神经网络的发展前景，提出了将径向基函数(RBF)神经网络应用于桥梁损伤识别的方法。根据神经网络在结构损伤识别的已有成果，并对BP神经网络、RBF神经网络、概率神经网络PNN性能进行了分析，提出将RBF神经网络用于桥梁损伤识别研究，给出应用方法步骤。根据丹山水库斜拉桥设计、施工资料，对该桥进行了有限元建模与动力分析。集中考虑了桥梁结构单构件损伤、两个构件损伤、三个构件损伤三类损伤工况，分别采用了振动频率、振型模态、曲率模态三种指标作为神经网络的输入参数，采集各损伤状态下的样本数据，共建立9个RBF神经网络模型进行了桥梁损伤识别的研究。研究表明RBF神经网络可用于识别桥梁结构损伤位置和损伤程度。 |
| 作者： | 张刚刚 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 徐岳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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