基于神经网络和模态分析的连续梁桥损伤识别

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1、分类号：U446密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文基于神经网络和模态分析的连续梁桥损伤识别黄盛男申请学位级别：硕士学位专业名称：交通运输规划与管理指导教师姓名：孙宗军职称：副教授山东科技大学二零零九年五月论文题目：基于神经网络和模态分析的连续梁桥损伤识别作者姓名：黄盛男入学时间：2006年9月专业名称：交通运输规划与管理研究方向：城市交通运输与规划指导教师：孙宗军职称：副教授论文提交日期：2009年5月论文答辩日期：2009年5月授予学位日期：DAMAGEIDENTIFICATIONOFCONTINU

2、OUSBEAMBRIDGEBASEDONNEURALNETWORKANDMODALANALYSISADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFPHILOSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyHuangShengnanSupervisor:AssociateProfessorSunZongjunCollegeofInformationandElectr

3、onicMay2009声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswho

4、llymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要随着现代交通事业的飞速发展，对桥梁结构的安全性和使用要求越来越高，及时、准确地发现桥梁结构或构件的损伤已经成为一个迫切需要解决的重要问题。桥梁结构在其多年服役后，由于不利环境的影响以及对结构构件的疏于维修管理，导致其极易受损

5、。一旦某一座桥梁失效，尤其是关键桥梁，可能导致城市市区交通的瘫痪，并且造成巨大的直接和间接经济损失。因此，对于桥梁结构进行实时的健康检测和损伤识别十分必要。目前，模态应变能和模态频率等结构动力反应物理参数已经被广泛的应用于结构的损伤识别，通过对这些参数的监测来确定结构的完整性也越来越多地引起人们的注意。本文针对连续刚构桥提出了先应用模态应变能变化来进行损伤定位，然后应用模态频率在基于神经网络的基础上进行损伤程度确定的方法。文章介绍了桥梁损伤识别的方法及现状，利用ANSYS软件平台建立了某一连续刚构桥的有限元模型，

6、然后分别对单单元、两个单元和三个单元不同损伤位置与不同损伤程度进行了数值模拟分析提取模态应变能和各阶模态频率，利用各阶模态应变能的变化率来对损伤位置进行定位以及利用各阶模态频率为参数建立BP神经网络进行训练和检测。结果表明方法是可行的。最后文章对全文的研究工作和研究成果进行了总结和展望，并提出今后有待进一步研究的相关问题。关键词：连续刚构桥，损伤识别，应变模态，模态频率，神经网络山东科技大学硕士学位论文ABSTRACTABSTRACTTherequirementsofsecurityandoperationofb

7、ridgestructurearegettinghigherandhigherwiththeswiftdevelopmentofmoderntransportation.Itbecomesanimportantquestionneedurgentlysolvedthatthebridgestructureandcomponentdamagecannotbediscoveredaccuratelyintime.Itisextremelyeasytosufferinjurybecauseofthedisadvanta

8、geousenvironmentinfluenceandthenegligentserviceandmanagementafterseveralyears.Oncesomebridgeparticularlytheessentialoneexpires,itcancausecityparalysisandcreateshugedirectandtheindirecteco