結構損傷識別中混合軟計算方法的研究.pdf

1、近年來,結構損傷診斷在工程領域迅速發(fā)展,但許多損傷診斷方法面對大型結構時卻遇到了許多困難,損傷識別方法尚有許多方面需要深入探討。針對大型復雜結構的部分構件不易被檢測的缺陷,現(xiàn)階段利用軟計算方法對結構損傷進行識別有了新的認識。軟計算方法已成功應用于電力負荷預測、圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘中,但在結構損傷識別領域的應用尚不多見。軟計算通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯以取得的優(yōu)化解決方案。軟計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),但沒有模式識別、實時計算等能力;人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的非線性映射能力、實時計算能力和很強的容錯性,但訓練樣本過大會導致訓練時間的大大增加。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)絡相結合的混合軟計算方法,利用粗糙集理論進行數(shù)據(jù)預處理,通過使用粗糙集進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)絡相結合的方式進行結構損傷檢測識別,提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡收

3、斂速度,提高損傷識別效率。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,分析該結構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構動力指紋。
　　在實驗室實測結構模型在未損傷與損傷工況下的結構響應,分析結構振動特性,提取結構的模態(tài)參數(shù),通過差分法計算得到模態(tài)曲率,曲率模態(tài)是一項對結構損傷識別靈敏的動力指紋,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)進行對比,證

4、實了有限元模擬的準確性。
　　應用粗糙集理論知識發(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)絡進行訓練,并對實際結構損傷進行識別,結果顯示經(jīng)粗糙集處理后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別效果良好、訓練時間縮短、效率提高,驗證了本文