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原文传递基于支持向量机的梁桥损伤识别

论文题名：	基于支持向量机的梁桥损伤识别
关键词：	支持向量机;梁桥损伤识别;桥梁健康监测;模式识别;混凝土简支梁桥
摘要：	桥梁结构在服役环境中会受到各种损伤，而损伤的积累可能导致灾难性的事故。因此，作为桥梁健康监测系统的核心，桥梁结构损伤识别理论和方法已经成为了众多学者和工程师们研究的焦点问题。在概述了结构损伤识别的研究现状、研究的主要难点之后，阐述了支持向量机基本理论和方法，然后从模式识别的角度将支持向量机这种统计学习方法应用于梁桥的损伤识别中，并取得了良好的识别效果。研究工作包括如下几方面内容： 1.概述了桥梁健康监测和损伤识别等基本概念，系统归纳并综述现阶段应用于桥梁损伤识别的各种方法。简要分析了损伤识别研究的主要难点。 2.简要、系统的阐述了支持向量机的基本理论和方法。 3.提出了在桥梁损伤识别领域应用支持向量机理论的实现方法。并重点对特征选择与特征提取、特征向量的构建、支持向量机类型和核函数及其参数的选择、支持向量机算法的评价等方面展开了深入的讨论。 4.对某混凝土简支梁桥进行损伤前后的数值试验模拟和计算分析，自编程序提取各个位置不同程度损伤前后的多种动力指纹，并根据损伤识别需要构建成各种特征向量组成样本集。使用支持向量分类机训练样本集，实现对损伤位置的识别，并研究了特征向量选取和参数变化对识别效果的影响。使用支持向量回归机对各个位置的不同损伤程度进行识别，并给出了试验的平均识别效果。同时也分析了在几种不同程度噪声水平条件下，对使用两种特征构建的样本集进行损伤的定位和程度识别的影响。最后，对主要工作和研究成果进行总结，并指出需进一步研究的课题。
作者：	孙卫泉
专业：	桥梁与隧道工程
导师：	单德山
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2008
正文语种：	中文