简介:在结构损伤识别中,损伤发生的时间、损伤定位及损伤程度是三个核心问题。本文利用HHT方法结合经验遗传-单纯形算法分析刚度突变MDOF体系在地震波输入下结构的动力损伤识别问题,并以刚度突变4DOF结构体系在ELCentro地震波输入下结构动力特性识别为例进行了讨论。通过Fourier变换得到了结构损伤后的自振频率,利用HHT方法识别出结构损伤发生的时间,在此基础上运用经验遗传-单纯形算法识别出结构损伤后的刚度,从而确定了损伤的程度。
简介:针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。
刚度突变MDOF体系动力损伤识别
基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别