[发明专利]基于神经网络的桁架桥梁损伤位置与损伤程度识别方法在审
| 申请号： | 201810983152.6 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109325263A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 康俊涛;林光毅;赵子越;齐凯凯;冯毅;邵光强;秦世强 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 钟锋 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的桁架桥梁损伤位置与损伤程度识别方法，该方法包括：构造桥梁样本数据；利用有限元方法建立桥梁模型，获得桥梁完好及不同损伤情况下的模拟频率数据；根据桥梁完好及不同损伤情况下的模拟频率数据计算频率变化比、频率平方变化比以及频率变化率；确定网络拓扑结构：采用BP神经网络，并确定各个层所含神经元的个数同时初始化神经网络的权值和阈值；采用结合遗传算法的弹性梯度法对神经网络进行训练并利用测试样本对神经网络进行测试，获得训练好的神经网络；将桥梁的实时频率数据输入训练好的神经网络，实现桥梁的损伤位置与损伤程度识别。本发明方法计算速度快，对实际桥梁的维修加固具有较大的工程应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 桥梁 损伤 程度识别 损伤位置 模拟频率 桁架 实时频率数据 网络拓扑结构 神经元 频率变化比 频率变化率 测试样本 弹性梯度 工程应用 频率平方 桥梁模型 数据计算 样本数据 遗传算法 初始化 权值和 测试 维修 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的桁架桥梁损伤位置与损伤程度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构造桥梁样本数据；利用有限元方法建立桥梁模型，获得桥梁完好及不同损伤情况下的模拟频率数据，所述不同损伤情况包括不同损伤位置与损伤程度；2)根据桥梁完好及不同损伤情况下的模拟频率数据计算频率变化比、频率平方变化比以及频率变化率；所述的频率变化比为：![]()
频率平方变化比为：![]()
其中，Δωi为损伤前后第i阶频率的变化，Δωj损伤前后为第j阶频率的变化；频率变化率为：![]()
ω1i为损伤前的第i阶频率；3)将频率变化比和频率平方变化比组合参数作为BP神经网络中损伤位置识别的输入样本数据，将频率变化率作为BP神经网络中损伤程度识别的输入样本数据；使用被损伤的桁架单元的编号作为BP神经网络中损伤位置识别的输出样本数据；将损伤程度分为n类，记损伤程度由轻微到严重依次为![]()
并将该数值作为BP神经网络中损伤程度识别的输出样本数据；将输入样本数据与输出样本数据作为测试样本；4)确定网络拓扑结构：采用BP神经网络，并确定各个层所含神经元的个数同时初始化神经网络的权值和阈值；5)采用结合遗传算法的弹性梯度法对神经网络进行训练并利用测试样本对神经网络进行测试，获得训练好的神经网络；6)损伤位置与损伤程度识别：将桥梁的实时频率数据输入训练好的神经网络，实现桥梁的损伤位置与损伤程度识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉理工大学，未经武汉理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810983152.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
