基于信息熵的粗糙集在結(jié)構(gòu)損傷診斷中的應(yīng)用.pdf

1、結(jié)構(gòu)在使用過程中，由于設(shè)計、施工、使用或環(huán)境等方而的原因，往往會發(fā)生不同程度的損傷，影響結(jié)構(gòu)的受力性能。一旦結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷，將造成結(jié)構(gòu)剛度和固有頻率等特性的變化，進而導致結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)發(fā)生變化。為了保證結(jié)構(gòu)安全，必須確定其損傷位置和損傷程度，為制定加固處理措施提供技術(shù)依據(jù)。因此，對結(jié)構(gòu)損傷檢測技術(shù)的研究工作越來越受到人們的重視，成為保證結(jié)構(gòu)良好工作的重要措施。 近年來，有不少研究人員提出了許多基于結(jié)構(gòu)的智能損傷診斷方法，如基于專家系

2、統(tǒng)方法、模糊邏輯方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。這些方法為建立結(jié)構(gòu)的智能診斷體系，起到了促進作用。然而這些診斷方法從根本上來說都是基于模式識別的基礎(chǔ)之上的，當模式較多時不可避免的都存在規(guī)則爆炸以及難以處理不完備、不一致信息等問題。出于這種考慮，本文引入粗糙集理論及方法。 本文的主要工作可以歸納如下：1)對應(yīng)用粗糙集與方法的過程中，如何對數(shù)據(jù)進行預處理以及如何進行數(shù)據(jù)離散化處理進行了探討。并給出了粗糙集理論中屬性約簡以及值約簡的常規(guī)算法，在