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基于神经网络的简支梁损伤检测研究
引用本文:陈建林,郭杏林.基于神经网络的简支梁损伤检测研究[J].烟台大学学报(自然科学与工程版),2001,14(3):217-223.
作者姓名:陈建林  郭杏林
作者单位:大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连 116024
基金项目:辽宁省自然科学基金资助项目(002069).
摘    要:理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息,在此理论基础上。对一个简支梁模型进行了损伤数值模拟。提取固有频率的变化并采取合适的方法构造改进型BP神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的模态实验数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤,检测表明。该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。

关 键 词:损伤识别  固有频率  改进型BP神经网络  简支梁
文章编号:1004-8820(2001)03-0217-07

A Experiment of a Beam Damage Detection Based on Artificial Network
CHEN Jian lin,GUO Xing lin.A Experiment of a Beam Damage Detection Based on Artificial Network[J].Journal of Yantai University(Natural Science and Engineering edirion),2001,14(3):217-223.
Authors:CHEN Jian lin  GUO Xing lin
Abstract:It has been proved that the natural frequency changes of structures contain the information such as location and degree of structural damage. Based on this theory, a experiment to simulate the damage of a beam with simple support is used, extracting the natural frequency changes and forming the input vectors of the BP algorithm network, detecting the structural damage by the trained networks, the results show the effectiveness of this method.
Keywords:damage identification  natural frequency  BP artificial network  beam with simple surpport
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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