基于神经网络的简支梁损伤检测研究

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。     

基于曲率模态和BP神经网络的简支梁的损伤识别

通过BP神经网络对简支梁的损伤位置和损伤程度进行了研究。文中首先采用有限元仿真软件ANSYS计算得到不同损伤情况下结构的前两阶固有频率并计算指定点的曲率模态值,并以此为输入参数建立用于识别简支梁损伤的BP网络,最后利用LM算法训练网络来进行损伤检测。结果表明：该方法能有效地对损伤位置及损伤程度进行识别,且对损伤程度进行识别的精确度较高。     

基于神经网络技术的结构损伤检测与应用研究

本论文主要对基于神经网络技术的结构损伤检测理论进行了研究,并确定了结构损伤的位置与程度。对一个选悬臂板模型的损伤状况进行了数值模拟分析,并采取合适的方法构造改进型BP神经网络的输入参数,应用训练后的神经网络对结构进行了损伤检测。结果表明,该方法有效,可靠。     

基于振动模态小波变换模极大的结构损伤检测

给出了将小波奇异性检测原理应用于结构损伤检测的方法:对结构的模态振型进行离散小波变换,根据小波变换模极大诊断结构的损伤位置;利用BP神经网络模拟多个尺度下小波变换模极大与损伤程度之间的非线性关系,根据网络的输出诊断结构的损伤程度.为了检验该方法的有效性,以某简支梁损伤检测为例进行了数值模拟,结果表明,利用离散小波进行结构损伤检测,无需计算Lipschitz指数,而且精度可满足工程要求.     

基于PSO的结构损伤检测应用研究

建筑结构损伤前后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,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化(PSO)算法来优化神经网络各层间的连接权值.首先通过有限元法提取结构固有频率的变化,结合PSO对神经网络进行训练,然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别.计算分析结果表明,PSO的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.     

基于小波变换与神经网络的结构损伤检测

对BP网络和小波分析理论做了简要的概述,并给出了其应用于结构损伤检测的方法．将固有频率进行归一化处理,作为神经网络的输入参数进行结构损伤位置的检测,然后利用小波包技术对损伤结构的振动信号进行分解,求出各频带内的能量作为网络输入参数,进行损伤程度的评估,悬臂梁损伤诊断与实际损伤情况比较结果表明,该方法合理、有效,可用于实际结构的损伤检测。     

基于神经网络技术的结构损伤探测

理论分析表明，工程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，构造了改进型BP神经网络的输入参数，分别对一个框架模型和一个桁架模型进行了损伤数值模拟计算，首先提取结构固有频率的变化，对神经网络进行训练，然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别，计算分析结果表明，该方法在结构损伤检测中具有较好的识别效果。     

基于光纤光栅和BP神经网络的结构损伤识别

以光纤光栅为传感元件,四边简支板为研究对象,BP神经网络为信号处理手段,研究了光纤光栅传感器和BP神经网络在结构损伤识别中的应用,实验表明,光纤光栅传感器具有灵敏度高、稳定性好的特点,是结构损伤识别中的一种新的信号采集工具。采用光纤光栅作为传感元件,不仅可使BP神经网络成功地实现对四边简支板的损伤识别。而且提高了结构损伤识别的精度。     

不同输入参数对节点损伤识别影响的分析

基于BP神经网络的节点损伤识别方法受到了许多学者关注,而选择合适的输入参数非常关键。为了克服单一参数的不足,应用一种由正则化的频率变化率与少数模态分量合成的组合参数作为改进的BP神经网络的输入参数。通过数值分析,比较单一输入参数网络和组合输入参数网络的测试结果,从而证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于吊索振动测量与神经网络技术的悬索桥损伤识别方法

为提高对悬索桥损伤结构的测量精度,提出将吊索张力指标和神经网络技术相结合对悬索桥结构损伤识别的方法.基于高精度三维有限元模型,模拟7种可能的损伤情况的定位.采用BP神经网络,以不同损伤程度下吊索张力指标作为神经网络的训练与测试输入,由神经网络的输出来指示损伤位置及程度.该方法的突出优点是只利用少量吊索的局部模态的基频,就可获得较好的识别结果.而对少量吊索局部模态的基频测量要比其他面向损伤检测的测量容易得多.因此,该方法具有重要的实用价值.     

基于BP神经网络的结构损伤识别技术

基于对结构安全性的高要求,以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用,而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景,研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术,通过MATLAB软件构建BP神经网络,训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论,总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性,为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。     

动力作用下桥梁损伤识别技术研究

本文针对目前在役桥梁存在的种种安全隐患,展开桥梁性能检测和损伤识别技术的研究,以随时了解桥梁的结构性能和安全情况,避免灾难性事故的发生。探讨了遗传算法优化的神经网络在桥梁结构损伤检测中的应用。基于遗传算法优化的一种有效的结构损伤检测,建立评估钢筋锈蚀程度的人工神经网络模型。选择对结构损伤较为敏感的参数作为网络的输入向量,结构的损伤状态作为网络的输出向量,建立损伤训练样本集,利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,进而预测结构损伤程度。     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性．模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性．     

利用修正的BP神经网络进行框架结构损伤诊断

提出了一种基于修正的BP神经网络方法的结构损伤诊断方法,该方法通过基于误差曲面调整权值以及引入动量因子算法来避免出现局部极小,并通过自适应调整学习速率来提高学习效率,从而解决了传统BP神经网络在实际应用中存在的收敛速度慢和存在局部极小的问题.算例表明,该方法能够不仅较为准确的检测出结构的不同程度损伤,而且提高了计算效率,同时具有较强的鲁棒性.     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

一种基于卷积神经网络的结构损伤检测方法

针对结构健康监测系统产生的海量数据难以高效分析的问题,采用了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别检测方法,该方法直接将结构在外界激励作用下的加速度时程数据作为输入信息,通过卷积神经网络自动提取加速度数据中的隐含特征,识别结构的损伤.以板的损伤识别为例,给出了卷积神经网络损伤识别模型的输入数据格式、网络结构和训练方法,分析了卷积神经网络分别在不含噪声,含噪声5%、10%以及混合噪声情况下的损伤识别能力.测试结果显示这种基于加速度输入的卷积神经网络具有较高的损伤识别精度和抗噪能力,从而为结构健康监测系统数据分析和损伤识别提供了一种新的途径.     

利用修正的BP神经网络进行框架结构损伤诊断

提出了一种基于修正的BP神经网络方法的结构损伤诊断方法，该方法通过基于误差曲面调整权值以及引入动量因子算法来避免出现局部极小，并通过自适应调整学习速率来提高学习效率，从而解决了传统BP神经网络在实际应用中存在的收敛速度慢和存在局部极小的问题。算例表明，该方法能够不仅较为准确的检测出结构的不同程度损伤，而且提高了计算效率，同时具有较强的鲁棒性。     

基于RBFNN钢桁架模型桥的损伤预警研究

损伤预警是结构损伤检测较为关键的一步,目的是判断结构是否发生损伤并发出警告信号.已有的损伤预警方法大多数采用BP网络,并且没有考虑测试噪声的影响.因此,提出采用一种混合算法的径向基神经网络(RBFNN)作为损伤预警系统,结果表明:RBFNN能显著判别损伤是否出现且预警效果要明显优于BP神经网络,更适合作为判断损伤是否出现的预警系统.     

BP神经网络和曲率模态理论在桥梁损伤识别中的应用

目的 研究桥梁结构损伤识别指标,探讨结合BP神经网络理论开发程序对桥梁结构损伤位置及损伤程度智能输出的可行性.方法 对桥梁数值模拟,建立有限元模型并进行模态分析,得到损伤前后的模态数据;将模态数据曲率化后结合桥梁结构的损伤指标作为输入及输出变量,以输入变量与输出变量建立非线性映射关系;将大量损伤模态数据随机构成训练集及...