結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中混合軟計(jì)算方法的研究.pdf

1、近年來,結(jié)構(gòu)損傷診斷在工程領(lǐng)域迅速發(fā)展,但許多損傷診斷方法面對大型結(jié)構(gòu)時(shí)卻遇到了許多困難,損傷識(shí)別方法尚有許多方面需要深入探討。針對大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)的部分構(gòu)件不易被檢測的缺陷,現(xiàn)階段利用軟計(jì)算方法對結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識(shí)別有了新的認(rèn)識(shí)。軟計(jì)算方法已成功應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘中,但在結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用尚不多見。軟計(jì)算通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯(cuò)以取得的優(yōu)化解決方案。軟計(jì)算方法主要包括模糊邏輯、粗糙集理論、人工神經(jīng)網(wǎng)路與遺

2、傳算法等。粗糙集理論能有效分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備數(shù)據(jù),但沒有模式識(shí)別、實(shí)時(shí)計(jì)算等能力;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力、實(shí)時(shí)計(jì)算能力和很強(qiáng)的容錯(cuò)性,但訓(xùn)練樣本過大會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間的大大增加。因此,本文創(chuàng)新性地提出一種基于粗糙集理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合軟計(jì)算方法,利用粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,通過使用粗糙集進(jìn)行屬性約簡與基于信息熵的離散化處理,與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷檢測識(shí)別,提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收

3、斂速度,提高損傷識(shí)別效率。本文的主要研究內(nèi)容與成果有:
　　本文針對十四跨簡支鋼桁架建立了有限元分析模型,分析該結(jié)構(gòu)在無損工況與有損工況下的模態(tài)參數(shù),提取每種損傷工況的結(jié)構(gòu)動(dòng)力指紋。
　　在實(shí)驗(yàn)室實(shí)測結(jié)構(gòu)模型在未損傷與損傷工況下的結(jié)構(gòu)響應(yīng),分析結(jié)構(gòu)振動(dòng)特性,提取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù),通過差分法計(jì)算得到模態(tài)曲率,曲率模態(tài)是一項(xiàng)對結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別靈敏的動(dòng)力指紋,以損傷前后模態(tài)曲率差值為損傷定位參數(shù)。通過與有限元模擬所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,證

4、實(shí)了有限元模擬的準(zhǔn)確性。
　　應(yīng)用粗糙集理論知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法,將決策表屬性的歸納算法與基于信息熵的離散化方法用matlab編寫出來,成功對模擬得到的損傷數(shù)據(jù)庫進(jìn)行屬性約簡與離散化,得到了較好的效果,條件屬性大大減少,得到了不同組合下的最小屬性集,規(guī)則提取也更加方便快捷。
　　以模擬損傷數(shù)據(jù)庫為樣本對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并對實(shí)際結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果顯示經(jīng)粗糙集處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果良好、訓(xùn)練時(shí)間縮短、效率提高,驗(yàn)證了本文