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BP神经网络在大跨斜拉桥的斜拉索损伤识别中的应用
  • ISSN号:1000-131X
  • 期刊名称:《土木工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:U448.271.4[建筑科学—桥梁与隧道工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学,江苏南京210016, [2]东南大学,江苏南京210096
  • 相关基金:国家自然科学基金(50378017)
中文摘要:

针对润扬长江公路大桥北汊斜拉桥的拉索损伤进行了520种工况的动力计算.定义了归一化固有频率,并且分别分析了拉索损伤位置和损伤程度对归一化固有频率的影响.通过对比研究得出以下结论:拉索损伤位置对不同阶固有频率的影响模式有本质的差异;同一拉索位置处,不同的损伤程度对各阶固有频率的影响模式相似;第4、6、7阶归一化频率对拉索损伤位置不敏感;其他各阶归一化固有频率的分布较为开展,分别包含了损伤模式的个性化信息.据此建立了描述7维损伤模式映射空间的BP神经网络,分别采用不同工况组的数据进行训练和识别,对该方法进行了验证.并且定义了识别误差评价数作为描述识别效果的定量指标.

英文摘要:

The author calculated 520 cable-damage cases of the Runyang cable-stayed Bridge (north bridge)crossing the Yangtse River. By defining a normalized natural frequency, one may find the location and extent of cable damage with respect to the changes on the normalized nature frequency. Careful comparison reveals the following: ①There is intrinsic difference in the patterns of location versus frequency, whereas the patterns of extent versus frequency are similar;②While the fourth, sixth and seventh frequencies are not sensitive to cable damage location, the distribution patterns of the other frequencies describing the 7-dimension mapping space of damage patte based on the different damage cases validated the method, defined to quantify the identification effect. are rather spread. There upon, a BP neural network m was founded. The neural and an evaluation number training and identification of identification error was defined to quantify the identification effect.

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期刊信息
  • 《土木工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:这么住房和城乡建设部
  • 主办单位:中国土木工程学会
  • 主编:袁驷
  • 地址:北京三里河路9号建设部内
  • 邮编:100835
  • 邮箱:tumuxuebao@263.net
  • 电话:010-58934211 58933912
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-131X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2120/TU
  • 邮发代号:2-582
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40506