2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、利用長(zhǎng)期海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)得到的模態(tài)頻率其實(shí)是整個(gè)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的頻率,如何獲取環(huán)境因素對(duì)頻率的影響關(guān)系,從而得到結(jié)構(gòu)的在同一環(huán)境條件下的模態(tài)頻率,已成為以模態(tài)頻率為指紋進(jìn)行橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究熱點(diǎn)。本文以新沂河大橋第九聯(lián)連續(xù)梁橋?yàn)檠芯繉?duì)象,圍繞消除溫度、車載等環(huán)境因素影響,識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率這個(gè)研究主題,建立了環(huán)境因素-模態(tài)頻率的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)回歸模型,獲取了新沂河大橋的歸一化模態(tài)頻率。本文的主

2、要工作和成果如下:
  (1)論述了溫度、車輛荷載等環(huán)境因素對(duì)結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率影響的機(jī)理,溫度主要通過(guò)改變材料的彈性模量等材料屬性,以及改變超靜定結(jié)構(gòu)約束對(duì)結(jié)構(gòu)頻率產(chǎn)生影響;車輛、雨雪等主要是通過(guò)荷載的形式改變了整個(gè)結(jié)構(gòu)體系的振動(dòng)特性。
  (2)論述了支持向量回歸機(jī)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用,建立了基于ANSYS的新沂河大橋有限元模型,通過(guò)模擬車輛荷載變化獲取多階模態(tài)頻率,基于實(shí)測(cè)頻率的長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)特性,建立了車輛荷載四變量-模態(tài)頻率

3、的非線性SVM回歸模型。分析表明,非線性SVM回歸模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率變化。
  (3)基于新沂河大橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、車輛稱重系統(tǒng)的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),建立了環(huán)境溫度雙變量、車輛荷載四變量以及環(huán)境溫度和車輛荷載六變量-模態(tài)頻率的非線性SVM回歸模型。分析表明,較小的采樣間隔、較多的特征變量能提高回歸精度,本文所建模型能較好的預(yù)測(cè)頻率變化。
  (4)利用本文所建回歸模型對(duì)新沂河大橋?qū)崪y(cè)頻率做歸一化處理。分析表明,歸一化后的頻率

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