基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法

为了提高结构损伤定量和定位的准确率,提出基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法;利用移动主成分分析对原始应变响应数据进行特征分析,得到包含损伤信息的第一、第二特征向量,将两者相结合所得的组合特征向量作为损伤指标输入集成学习模型,进行结构损伤程度和损伤位置预测;采用双跨平面梁的仿真应变监测数据,对所提出的结构损伤识别方法的有效性进行验证,对比分别以第一、第二、组合特征向量作为输入的分类模型的损伤定量和定位的准确率。结果表明：在一定强度的噪声条件下,组合特征向量能同时具备第一、第二特征向量的优点,并且能克服单个特征向量的局限,获得优异的损伤识别性能和抗噪性;在信噪比为40 dB的弱噪声情况下,将组合特征向量输入集成学习模型进行损伤定量和定位,准确率分别可达98.9%、 99.0%,在信噪比为10 dB的强噪声情况下准确率仍分别可达82.3%、 73.2%。     

环氧树脂基混凝土细观结构数值模拟与性能分析

在细观层次上对新型桥面铺装材料环氧树脂基混凝土进行了研究,将其看作由骨料和环氧树脂基体二相介质组成的复合材料,应用蒙特卡罗方法模拟出材料的二维多边形骨料分布的几何模型;并于Ansys/Ls-Dyna与Hyper Mesh平台上进行数值模拟。根据试验的级配建立了相似的数值模型,进行了准静态压缩显式分析,得到了材料的弹性模量以及压缩强度。将数值计算的结果与试验结果进行了对比分析,结果表明,数值模型在材料的弹性模量与压缩强度计算上与试验结果吻合较好;并且能够较好地表现该材料的裂纹扩展形式。     

基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法

针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支梁和实际桥梁模型验证方法的有效性。结果表明,基于结构动静态响应组成SRV的识别效果和计算效率更优,结合PCA可以提高方法的抗噪性,并且能在所需响应信息更精练的基础上对实际桥梁模型进行良好的损伤识别。