基于斜拉索振动测量与神经网络技术的斜拉桥损伤位置识别方法
【摘要】：以香港汲水门大桥为背景,探讨了斜拉索张力指标和神经网络技术相结合对桥面结构损伤的定位或分类方法。基于高精度三维有限元模型,采用BP网络,模拟了12种可能的损伤情况的定位。以不同损伤程度下斜拉索张力指标作为神经网络的训练与测试输入,由神经网络的输出来指示损伤位置。该方法的突出优点是只用到少量斜拉索的局部模态的基频,就能获得较好的识别结果。而对少量斜拉索的局部模态的基频测量要比其它面向损伤检测的测量容易得多。另外,该方法可十分方便地推广应用于悬索桥的桥面损伤定位。因此,该方法具有重要的实用价值。
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