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钢结构损伤识别中Db族小波函数选择
  • ISSN号:0253-374X
  • 期刊名称:《同济大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TU391[建筑科学—结构工程] TP274.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]同济大学结构工程与防灾研究所,上海200092
  • 相关基金:国家杰出青年基金资助项目(59925820)
中文摘要:

在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(Daubechies Ⅰ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好.

英文摘要:

Several Db(Daubechies Ⅰ ) family wavelet functions are chosen in the study of a numerical model on four-story steel frame structure by using wavelet probabilistic neural network methods, and the effect of different wavelet functions on structural damage identification is discussed. This study shows that the wavelet function with good regularity and great vanishing moments is the best one in structural damage identification.

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期刊信息
  • 《同济大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:同济大学
  • 主编:李杰
  • 地址:上海四平路1239号
  • 邮编:200092
  • 邮箱:zrxb@tongji.edu.cn
  • 电话:021-65982344
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-374X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1267/N
  • 邮发代号:4-260
  • 获奖情况:
  • 国家双百期刊,第二届国家期刊奖重点科技期刊奖,1999年全国优秀高校自然科学学报一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:34557