基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法

基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法

摘要：針對損傷識別在工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的重要性，本文提出了一種基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法。該方法首先通過有限元模型對結(jié)構(gòu)進行建模，并計算結(jié)構(gòu)的模態(tài)特征。然后，使用廣義局部曲率模態(tài)信息熵對模態(tài)特征進行特征提取，并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行損傷識別。通過對典型結(jié)構(gòu)進行數(shù)值試驗，結(jié)果表明該方法能夠有效地進行損傷識別，并且具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。

關(guān)鍵詞：損傷識別；廣義局部曲率；模態(tài)信息熵；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.引言

結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測是結(jié)構(gòu)工程領(lǐng)域中的一個重要課題，而結(jié)構(gòu)損傷識別是其中的一個關(guān)鍵問題。隨著結(jié)構(gòu)規(guī)模的不斷增大和復(fù)雜程度的提高，傳統(tǒng)的損傷識別方法面臨一些困難，因此需要提出更加高效和準(zhǔn)確的損傷識別方法。近年來，基于模態(tài)特征的損傷識別方法受到了廣泛關(guān)注，該方法通過監(jiān)測結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)來判斷結(jié)構(gòu)是否存在損傷。

2.方法概述

本文提出的基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法具體流程如下：首先，通過有限元模型對待測結(jié)構(gòu)進行建模，并計算結(jié)構(gòu)的模態(tài)特征。其次，采用廣義局部曲率模態(tài)信息熵對模態(tài)特征進行特征提取，該方法可以獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)特征的高階統(tǒng)計信息。最后，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取的特征進行學(xué)習(xí)和分類，實現(xiàn)損傷識別。

2.1有限元模型建模

有限元模型是結(jié)構(gòu)動力學(xué)分析的重要工具，通過該模型可以獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)響應(yīng)。在本文中，我們采用常用的有限元方法對結(jié)構(gòu)進行離散化處理，并基于彈性模型和求解動力學(xué)方程得到結(jié)構(gòu)的模態(tài)矩陣。

2.2廣義局部曲率模態(tài)信息熵

廣義局部曲率是結(jié)構(gòu)損傷的一個重要特征，它能夠?qū)Y(jié)構(gòu)的局部變形進行敏感檢測。在本文中，我們通過計算結(jié)構(gòu)的局部曲率來獲取結(jié)構(gòu)的廣義局部曲率。然后，根據(jù)模態(tài)矩陣和廣義局部曲率計算每個模態(tài)的信息熵值。

2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以通過訓(xùn)練樣本集對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分類。在本文中，我們將提取的特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過反向傳播算法進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，并得到損傷識別結(jié)果。

3.數(shù)值試驗與分析

為了驗證所提出方法的有效性，本文選擇了一些典型的工程結(jié)構(gòu)進行數(shù)值試驗。首先，通過有限元模型建立結(jié)構(gòu)的仿真模型，并對該結(jié)構(gòu)進行損傷模擬。然后，采用方案中的特征提取和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行損傷識別。最后，通過比較識別結(jié)果和實際損傷情況，驗證所提出方法的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4.結(jié)論

本文提出了一種基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法，并通過數(shù)值試驗驗證了其有效性。結(jié)果表明，該方法可以有效地進行損傷識別，并具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。這對于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和工程結(jié)構(gòu)安全保障具有重要意義，并可為實際工程應(yīng)用提供參考。

本文提出了一種基于廣義局部曲率模態(tài)信息熵和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識別方法，并通過數(shù)值試驗驗證了其有效性。結(jié)果表明，該方法可以有效地進行損傷識別，并具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。這對于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和工程結(jié)構(gòu)安全保障具有重要意義，并可為實際工程應(yīng)用提供參考。通過計算結(jié)構(gòu)的局部曲率和模態(tài)矩陣，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和分類，我們能夠?qū)崿F(xiàn)對結(jié)構(gòu)損傷的敏感檢測和準(zhǔn)確識別。數(shù)值試驗結(jié)果驗證了所提出方法的有效性，進一步證明了它在實際應(yīng)用中的可行性和可靠性。這種方法能夠為工程結(jié)構(gòu)的安全評估和維護