孟冬梅
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：青岛理工大学土木工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于振动传递率的钢质导管架海洋平台结构损伤识别方法研究被引量：7
- 2013年
- 基于振动的结构损伤识别方法在应用过程中会遇到激励信息难以获得、实测模态参数不完备以及对有限元模型的依赖等问题。为此,利用白噪声激励下的结构两点加速度响应构造振动传递率函数,通过主成份分析降低其维数,将结构损伤前、后振动传递率函数幅值的主成份变化量作为结构损伤特征向量,输入BP神经网络进行结构损伤识别,并考虑了不同程度噪声对损伤识别结果的影响。钢质海洋平台结构数值模拟和模型试验结果表明,该方法能识别出结构损伤位置并且具有一定的抗噪声能力。
- 刁延松张启亮孟冬梅
- 关键词：损伤识别主成份分析BP神经网络
- 基于自由响应信号与BP神经网络的结构损伤程度识别研究
- 2013年
- 提出了基于自由响应信号与BP神经网络的结构损伤程度识别方法:首先采用随机减量技术提取自由响应信号,利用AR模型进行动态建模,计算结构损伤前后的模型系数之间的欧式距离;其后以结构损伤前后的欧式距离作为特征向量,输入BP神经网络确定结构的损伤程度。四层海洋平台结构的数值模拟表明,该方法是可行的,且具有一定的抗噪声能力。
- 孟冬梅刁延松
- 关键词：BP神经网络AR模型欧式距离
- 基于自由响应信号与神经网络的结构损伤识别研究
- 工程结构在其服役期间，由于自然灾害以及环境腐蚀等原因，会导致结构发生不同程度的损伤。若不及时发现，可能会导致灾难性的后果。结构损伤识别可以快速而准确的判别结构损伤与否、损伤的位置、损伤的程度，从而能够及时地采取有效的措施...
- 孟冬梅
- 关键词：工程结构损伤识别随机减量技术AR模型BP神经网络
