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Structural Damage Identification via Pseudo Strain Energy Density and Wavelet Packet Transform
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作者 陈晓强 朱宏平 閤东东 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2009年第1期47-53,共7页
Based on strain signals, a new time-domain methodology for detecting the beam local damage has been developed. The pseudo strain energy density (PSED) is defined and used to build two major damage indexes, the avera... Based on strain signals, a new time-domain methodology for detecting the beam local damage has been developed. The pseudo strain energy density (PSED) is defined and used to build two major damage indexes, the average pseudo strain energy density (APSED) and the average pseudo strain energy density rate (APSEDR). Probability and mathematical statistics are utilized to derive a standardized damage index. Furthermore, by applying the analytic relation between the strain energy release rate and the stress intensity factor, an analytic solution of crack depth is derived. For the dynamic strain signals, the wavelet packet transform is used to pre-process measured data. Finally, a numerical simulation indicates that this method can effectively identify the damage location and its absolute severity. 展开更多
关键词 damage identification Time domain Pseudo strain energy density Wavelet packet transform Stress intensity factor
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Output only modal identification and structural damage detection using time frequency & wavelet techniques 被引量:14
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作者 S.Nagarajaiah B.Basu 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2009年第4期583-605,共23页
The primary objective of this paper is to develop output only modal identification and structural damage detection. Identification of multi-degree of freedom (MDOF) linear time invariant (LTI) and linear time vari... The primary objective of this paper is to develop output only modal identification and structural damage detection. Identification of multi-degree of freedom (MDOF) linear time invariant (LTI) and linear time variant (LTV--due to damage) systems based on Time-frequency (TF) techniques--such as short-time Fourier transform (STFT), empirical mode decomposition (EMD), and wavelets--is proposed. STFT, EMD, and wavelet methods developed to date are reviewed in detail. In addition a Hilbert transform (HT) approach to determine frequency and damping is also presented. In this paper, STFT, EMD, HT and wavelet techniques are developed for decomposition of free vibration response of MDOF systems into their modal components. Once the modal components are obtained, each one is processed using Hilbert transform to obtain the modal frequency and damping ratios. In addition, the ratio of modal components at different degrees of freedom facilitate determination of mode shape. In cases with output only modal identification using ambient/random response, the random decrement technique is used to obtain free vibration response. The advantage of TF techniques is that they arc signal based; hence, can be used for output only modal identification. A three degree of freedom 1:10 scale model test structure is used to validate the proposed output only modal identification techniques based on STFT, EMD, HT, wavelets. Both measured free vibration and forced vibration (white noise) response are considered. The secondary objective of this paper is to show the relative ease with which the TF techniques can be used for modal identification and their potential for real world applications where output only identification is essential. Recorded ambient vibration data processed using techniques such as the random decrement technique can be used to obtain the free vibration response, so that further processing using TF based modal identification can be performed. 展开更多
关键词 Time-frequency methods short time Fourier transform Hilbert transform WAVELETS modal identification:output only structural health monitoring damage detection
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Experimental study of structural damage identification based on WPT and coupling NN 被引量:1
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作者 郭健 陈勇 孙炳楠 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第7期663-669,共7页
Too many sensors and data information in structural health monitoring system raise the problem of how to realize multi-sensor information fusion. An experiment on a three-story frame structure was conducted to obtain ... Too many sensors and data information in structural health monitoring system raise the problem of how to realize multi-sensor information fusion. An experiment on a three-story frame structure was conducted to obtain vibration test data in 36damage cases. A coupling neural network (NN) based on multi-sensor information fusion is proposed to achieve identification of damage occurrence, damage localization and damage quantification, respectively. First, wavelet packet transform (WPT) is used to extract features of vibration test data from structure with different damage extent. Then, data fusion is conducted by assembling feature vectors of different type sensors. Finally, three sets of coupling NN are constructed to implement decision fusion and damage identification. The results of experimental study proved the validity and feasibility of the proposed methodology. 展开更多
关键词 damage identification Experimental study Wavelet packet transform (WPT) Coupling neural network (NN)
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基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法
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作者 邓飞跃 蔡毓龙 +1 位作者 王锐 郑守禧 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1834-1844,共11页
针对传统机器视觉方法在列车轮对轴承损伤检测中存在的图像特征提取不敏感、专家经验要求高以及识别准确率偏低等问题,本文提出了一种基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法.首先,发展了一种图像增强类别重组的预处... 针对传统机器视觉方法在列车轮对轴承损伤检测中存在的图像特征提取不敏感、专家经验要求高以及识别准确率偏低等问题,本文提出了一种基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法.首先,发展了一种图像增强类别重组的预处理方法,消除不同类别数据样本不均衡的影响,提高图像数据集质量;其次,基于卷积与自注意力融合思想,设计了VGG与Transformer双分支并行融合网络(VGG and Transformer parallel fusion network,VTPF-Net),综合获取图像全局轮廓特征与局部细节特征信息;再次,构建了多尺度膨胀空间金字塔卷积(Multiscale dilation spatial pyramid convolution,MDSPC)模块,利用多尺度膨胀卷积递进融合充分挖掘特征图中多尺度语义特征;最后,基于NEU-DET图像缺陷数据集与自建列车轮对轴承图像数据集进行了实验分析.结果表明,所提模型对NEU-DET数据中6类缺陷图像与轮对轴承4类故障图像的识别准确率分别为99.44%与98%,能够较为准确识别不同损伤类型图像样本,在不明显增加模型复杂度基础上各项评价指标要显著优于当前CNN模型、自注意力机制ViT模型以及CNN-Transformer融合模型. 展开更多
关键词 轮对轴承 损伤识别 卷积网络 transformer网络 多尺度特征
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基于经验模态分解和小波包能量熵的杉木加载过程中细观损伤监测与识别
5
作者 赵东 马荣宇 +2 位作者 于立川 赵健 刘嘉辉 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期123-131,共9页
【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD... 【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD)和小波包能量熵结合的信号处理方法,通过声发射无损检测手段,识别杉木加载过程中的细观损伤类型。【方法】以杉木为研究对象,进行单轴压缩、双悬臂梁和顺纹拉伸3种单一损伤试验,并对其进行加载过程中声发射信号的采集、监测与分析。通过小波包阈值法消除损伤试验中采集的声发射信号噪声,经由EMD和相关系数计算,分离出最能体现杉木细观损伤特征的本征模态(IMF)分量,并对IMF分量进行基于傅里叶变换的峰值频率分析和小波包能量熵分析,提取杉木细观损伤的特征。【结果】(1)EMD和小波包能量熵结合的信号处理方法能够判断杉木加载过程中声发射信号对应的细观损伤类型与构成。(2)杉木不同细观损伤类型的声发射信号对应不同的小波包能量熵区间:胞壁屈曲与塌溃(0.69~0.99)、层间开裂(1.57~1.78)、纤维束断裂(1.92~2.27)。(3)宏观断口观察和电镜显微分析验证了该方法的准确性。【结论】经验模态分解–小波包能量熵法避免了声发射信号模态堆叠的影响,并解决了木材细观损伤复杂且难以识别的问题,为杉木木材断裂的早期诊断方法提供了理论支撑。 展开更多
关键词 木材细观损伤识别 声发射 小波包变换 能量熵 经验模态分解(EMD)
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基于多指标综合评估的斜拉桥损伤识别研究
6
作者 曹悦 包龙生 张筱薇 《北方交通》 2024年第6期14-18,共5页
为解决桥梁损伤识别过程中采用单一损伤指纹进行损伤识别结果不准确的问题,提高损伤识别效率,文章提出应用曲率模态差与位移模态小波系数差两种损伤指标进行比损伤识别,综合对比两指标的损伤识别结果后再进行损伤识别。依托某斜拉桥进... 为解决桥梁损伤识别过程中采用单一损伤指纹进行损伤识别结果不准确的问题,提高损伤识别效率,文章提出应用曲率模态差与位移模态小波系数差两种损伤指标进行比损伤识别,综合对比两指标的损伤识别结果后再进行损伤识别。依托某斜拉桥进行数值模拟,根据模拟数据进行计算并对该方法进行了验证。研究认为,应用两种损伤指标进行评估,可避免使用单一损伤指标进行识别时的误判问题。 展开更多
关键词 损伤识别 曲率模态 小波变换
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基于广义S变换和并联神经网络的结构损伤识别研究
7
作者 李行健 吕建达 +1 位作者 赵凌云 刁延松 《青岛理工大学学报》 CAS 2024年第1期26-35,共10页
目前在利用CNN网络提取特征的结构损伤识别研究中,仅仅利用1D-CNN和2D-CNN提取的特征进行损伤识别存在准确率低、识别效率不高等问题。提出了一种基于广义S变换和并联神经网络的结构损伤识别方法。为了丰富输入信号的特征维度,利用广义... 目前在利用CNN网络提取特征的结构损伤识别研究中,仅仅利用1D-CNN和2D-CNN提取的特征进行损伤识别存在准确率低、识别效率不高等问题。提出了一种基于广义S变换和并联神经网络的结构损伤识别方法。为了丰富输入信号的特征维度,利用广义S变换将滤波后的信号转化成时频图,并同时将一维加速度响应信号和二维时频图分别输入1D-CNN和2D-CNN中进行时域和时频域特征提取,并在汇聚层进行特征拼接,然后通过FC层和Softmax层对损伤识别结果进行分类。利用IASC-ASCE SHM Benchmark结构第二阶段试验数据对所提出的并联网络模型进行验证,结果表明,所提出的网络模型与其他同类方法相比具有更高的识别精度和识别效率。 展开更多
关键词 损伤识别 广义S变换 卷积神经网络 时频分析 特征融合
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基于动力荷载试验的梁式桥损伤识别方法研究
8
作者 陈钦禹 刘晨光 田石柱 《苏州科技大学学报(工程技术版)》 CAS 2024年第1期35-41,共7页
为进一步提高桥梁动力检测试验的结构性能揭示能力,寻找更为高效实用的桥梁结构损伤识别方法,提出了以桥梁结构车致振动响应为源数据,以连续小波变换进行信号处理,利用信号奇异性进行桥梁损伤识别的方法。通过数值模拟分析了桥梁结构在... 为进一步提高桥梁动力检测试验的结构性能揭示能力,寻找更为高效实用的桥梁结构损伤识别方法,提出了以桥梁结构车致振动响应为源数据,以连续小波变换进行信号处理,利用信号奇异性进行桥梁损伤识别的方法。通过数值模拟分析了桥梁结构在不同损伤情况下的动力响应信号的小波系数值,利用小波系数模极大值迹线进行损伤定位,并计算李氏指数进行损伤程度识别。结果表明,虽然对裂缝间距大小有一定要求,但利用跑车激振试验数据的小波变换处理,能够在不掌握桥梁精确模型信息情况下,不依赖长期监测试验即可较为准确地识别桥梁结构损伤,具有较高的工程实用价值。 展开更多
关键词 桥梁车致振动 损伤识别 连续小波变换 Lipschitz指数(李氏指数)
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基于多维数据耦合-小波变换的固支梁损伤特征识别方法
9
作者 郭佳 管德清 +1 位作者 王玉奎 钟俊萍 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3406-3420,共15页
为了解决固支梁的损伤特征识别问题,提出基于多维数据耦合-小波变换的固支梁损伤特征识别方法。以均匀损伤和非均匀损伤为研究对象,提出非均匀损伤的简化思路。以固支梁的应变模态为损伤参数,对梁进行多维切片,从而将梁不同维度的应变... 为了解决固支梁的损伤特征识别问题,提出基于多维数据耦合-小波变换的固支梁损伤特征识别方法。以均匀损伤和非均匀损伤为研究对象,提出非均匀损伤的简化思路。以固支梁的应变模态为损伤参数,对梁进行多维切片,从而将梁不同维度的应变模态独立以便获取各维度应变模态数据,通过多维数据耦合方法将不同维度的应变模态数据耦合,放大损伤特征,使单维应变模态数据具有多维特性。对耦合数据进行小波变换得到耦合数据的小波系数图,对比小波系数图中奇异点位置的奇异性大小识别固支梁的损伤特征(损伤位置与形状)。含均匀损伤与非均匀损伤固支梁的数值模拟与试验分析表明:多维数据耦合能有效放大损伤特征,使得小损伤在实际工程中能被识别;同一工况下损伤程度越大则其对应的小波系数奇异性也越大,因此根据小波系数的奇异性大小能有效识别固支梁的损伤位置与损伤形状;在试验情况下,多维耦合数据的小波系数能有效规避边缘效应,使得固支梁的边缘损伤特征能被识别。上述研究表明所提出的损伤识别方法能有效解决固支梁损伤特征识别问题,为解决基于小波变换损伤识别方法在损伤特征识别方面的不足提供了途径,并能有效解决实际结构的边缘损伤识别问题,为实际结构的损伤识别提供理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 非均匀损伤 损伤特征识别 多维数据耦合 小波变换 结构试验
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复合支柱绝缘子在长期载荷下的损伤识别方法
10
作者 夏祥泰 曹枚根 张若愚 《广东电力》 北大核心 2024年第2期95-102,共8页
复合材料在电气设备中的应用越来越广泛,其具有损伤隐蔽性的特点。复合材料设备受到长期环境荷载的作用之后,结构会累积不同程度的微小损伤且不易被发现。为了研究复合电气设备的损伤识别方法,以某200 kV复合支柱绝缘子为研究对象,首先... 复合材料在电气设备中的应用越来越广泛,其具有损伤隐蔽性的特点。复合材料设备受到长期环境荷载的作用之后,结构会累积不同程度的微小损伤且不易被发现。为了研究复合电气设备的损伤识别方法,以某200 kV复合支柱绝缘子为研究对象,首先分别进行不同损伤工况下的现场动力特性测试,得出不同工况下的频率变化;其次进行数值模拟,通过曲率模态差值分析和小波变换2种方法对绝缘子进行损伤识别;最后以曲率模态差为损伤指标得到该绝缘子的损伤曲线。研究表明:2种识别方法都可以有效地对绝缘子损伤位置进行识别,且小波变换的方法更为优越;损伤曲线可以通过曲率模态差较为准确地拟合损伤程度的大小。 展开更多
关键词 复合材料 电气设备 曲率模态差 小波变换 损伤识别
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移动车辆加载下梁桥挠度影响线识别与损伤诊断方法
11
作者 周宇 刘润州 +1 位作者 狄生奎 卢恋 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3834-3843,共10页
为了解决桥梁实测时程响应中存在结构动力成分与车辆多轴效应干扰的问题,提出一种基于挠度影响线识别结果的简支梁桥损伤诊断方法。首先,通过变分模态分解与小波变换法对桥梁时程响应进行预处理,以实现桥梁实测响应动力成分剥离;其次,... 为了解决桥梁实测时程响应中存在结构动力成分与车辆多轴效应干扰的问题,提出一种基于挠度影响线识别结果的简支梁桥损伤诊断方法。首先,通过变分模态分解与小波变换法对桥梁时程响应进行预处理,以实现桥梁实测响应动力成分剥离;其次,建立多轴车辆信息矩阵和影响线识别模型,从而剔除桥梁实测响应中车辆多轴效应;再次,采用Tikhonov正则化方法识别出桥梁准静态挠度影响线;最后,利用影响线差值曲率指标对桥梁损伤进行定位。研究通过两轴和三轴车辆移动加载下的车桥耦合模型验证所提方法的可行性与有效性。研究表明:所提两种影响线识别方法有效、可靠,影响线识别效果受车速和车型的影响较小,其中变分模态分解方法在车辆高速行驶下识别桥梁影响线用于损伤诊断效果更佳。 展开更多
关键词 桥梁工程 影响线识别 变分模态分解 小波变换 车桥耦合 损伤诊断
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基于改进小波包方法的衬砌损伤识别研究
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作者 陈刚 刘冲 王丽霞 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期52-60,共9页
研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了... 研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了三维隧道有限元模型,通过多种损伤工况计算,研究了该方法在不同工况下的损伤识别效果;进行了模拟实验,通过小车-管道模型模拟隧道衬砌在列车荷载作用下的响应,并使用该方法对响应数据进行分析。研究结论:(1)新的损伤指标ELG具有高效率、高准确性的优点,可以作为一种衬砌的损伤识别方法;(2)损伤识别结果的精确程度取决于测点的布置密度,测点间距约为监测长度段的1/10时,为能否准确识别损伤的临界值,若大于此值,则不具备识别效果。 展开更多
关键词 隧道 损伤识别 小波包变换 改进小波包能量方法 小波包能量
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电力变压器内部机械损伤的自动化识别研究
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作者 张家玮 《自动化应用》 2024年第2期59-61,64,共4页
使用传统的判断方式识别电力变压器内部机械损伤时存在识别困难与识别不精准的问题,为此,构建了电力变压器内部机械损伤融合识别模型,以实现对内部各种机械损伤的有效识别与判断。CNN与LSTM算法的应用提高了模型的整体识别效率。通过仿... 使用传统的判断方式识别电力变压器内部机械损伤时存在识别困难与识别不精准的问题,为此,构建了电力变压器内部机械损伤融合识别模型,以实现对内部各种机械损伤的有效识别与判断。CNN与LSTM算法的应用提高了模型的整体识别效率。通过仿真实验,以准确率指标和交叉熵损失指标验证了该模型与传统判断方式相比有较高的应用价值。 展开更多
关键词 电力变压器 内部机械损伤 自动化识别 融合模型
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Application of short-time Fourier transform to high-rise frame structural-health monitoring based on change of inherent frequency over time
14
作者 郭少霞 PEI Qiang 《Journal of Chongqing University》 CAS 2017年第1期1-10,共10页
The high-rise frame structure has become more and more widespread, like its damage from the complication of the environment. The traditional method of damage detection, which is only suitable for the stationary signal... The high-rise frame structure has become more and more widespread, like its damage from the complication of the environment. The traditional method of damage detection, which is only suitable for the stationary signal, does not apply to a high-rise frame structure because its damage signal is non-stationary. Thus, this paper presents an application of the short-time Fourier transform(STFT) to damage detection of high-rise frame structures. Compared with the fast Fourier transform, STFT is found to be able to express the frequency spectrum property of the time interval using the signal within this interval. Application of STFT to analyzing a Matlab model and the shaking table test with a twelve-story frame-structure model reveals that there is a positive correlation between the slope of the frequency versus time and the damage level. If the slope is equal to or greater than zero, the structure is not damaged. If the slope is smaller than zero, the structure is damaged, and the less the slope is, the more serious the damage is. The damage results from calculation based on the Matlab model are consistent with those from the shaking table test, demonstrating that STFT can be a reliable tool for the damage detection of high-rise frame structures. 展开更多
关键词 short-time Fourier transform fast Fourier transform damage identification shaking table test time-frequency analysis
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利用模态应变能变化率的结构损伤识别优化方法 被引量:5
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作者 缪炳荣 张盈 +2 位作者 黄仲 张哲 杨树旺 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期477-486,共10页
针对结构损伤识别过程中存在的定位精度和量化分析不足的问题,提出一种基于结构振动响应的模态应变能变化率与优化技术相结合的损伤识别方法。利用两步法确定可疑损伤单元及对其损伤程度进行量化分析。通过有限元法建立结构的损伤特征模... 针对结构损伤识别过程中存在的定位精度和量化分析不足的问题,提出一种基于结构振动响应的模态应变能变化率与优化技术相结合的损伤识别方法。利用两步法确定可疑损伤单元及对其损伤程度进行量化分析。通过有限元法建立结构的损伤特征模型,且利用单元模态应变能变化率指标构建损伤指标优化分析的目标函数。数值分析过程中,利用粒子群优化算法与遗传算法对设计变量进行优化分析。同时比较模态应变能变化率与小波分析两种方法下的损伤定位的量化分析效果和识别效率。在实际算例中,利用梁结构进行损伤识别优化方法的结果验证。结果证明该方法能够显著提高结构振动损伤和定位的有效性。该方法不仅能够快速和精准地进行结构损伤量化分析,比小波方法具有更好的定位效果,而且能够提高量化分析的识别效率。但该方法在实施过程中的定位精度容易受到噪声的影响,通过优化目标函数可在一定程度上提高该结构损伤识别方法的抗噪能力。 展开更多
关键词 损伤识别 模态应变能 小波变换 有限元 算法优化
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基于曲率模态和神经网络的施工桁架梁损伤识别研究 被引量:1
16
作者 黄莺 宋睿 +1 位作者 屈如意 梁江涛 《施工技术(中英文)》 CAS 2023年第5期41-48,共8页
桁架梁在大跨施工中作为组装式承重结构,代替高支模体系作施工平台,关系到人员生命财产安全,需要进行损伤检测。在人工观察法检测基础上,为提高识别准确率和效率,提出基于曲率模态和神经网络的损伤识别两步法。结合西安某产业研发基地... 桁架梁在大跨施工中作为组装式承重结构,代替高支模体系作施工平台,关系到人员生命财产安全,需要进行损伤检测。在人工观察法检测基础上,为提高识别准确率和效率,提出基于曲率模态和神经网络的损伤识别两步法。结合西安某产业研发基地在役施工桁架梁,通过ABAQUS分析模态参数,使用小波变换对数据进行处理,实现损伤定位,并构造BP神经网络,以识别损伤程度。研究表明,基于曲率模态及小波系数和BP神经网络的损伤识别两步法可较好实现对桁架梁的损伤识别。 展开更多
关键词 曲率模态 神经网络 小波变换 桁架梁 损伤识别
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基于小波散射卷积神经网络的结构损伤识别
17
作者 马亚飞 李诚 +2 位作者 何羽 王磊 涂荣辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期138-146,共9页
损伤识别是结构状态评估领域的关键问题之一,对确保结构安全性有重要意义。深度学习算法在基于振动的结构损伤识别方面带来了许多突破,但从海量数据中挖掘结构损伤关键信息仍是亟待解决的技术难题。该研究提出了基于一维卷积神经网络(on... 损伤识别是结构状态评估领域的关键问题之一,对确保结构安全性有重要意义。深度学习算法在基于振动的结构损伤识别方面带来了许多突破,但从海量数据中挖掘结构损伤关键信息仍是亟待解决的技术难题。该研究提出了基于一维卷积神经网络(one-dimensional-convolutional neural network,1D-CNN)深度学习的结构多类型损伤识别模型,采用小波散射变换对1D-CNN架构第一层卷积滤波器进行替换,通过散射系数实现输入层原始数据降维与特征提取,结合CNN卷积层、激活层和池化层实现监测数据特征增强处理。在此基础上,结合1D-CNN全连接层与Softmax函数实现特征数据分类,从而实现结构多类型损伤定位与定量高效识别。通过钢桁架结构和斜拉桥两种数值模型对上述框架进行了验证。结果表明:与普通卷积神经网络模型相比,基于小波散射卷积神经网络的结构损伤识别精度显著提升,损伤分类准确率达95.0%以上。随着传感数据环境噪声比例的增加,小波散射卷积神经网络损伤分类准确率虽略有下降,但仍保持较高精准度,说明该方法具有较强的鲁棒性抗噪能力。 展开更多
关键词 结构状态评估 深度学习 小波散射变换 卷积神经网络(CNN) 损伤识别
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基于影像及小波变换的桥梁损伤识别
18
作者 郑佳艳 李衡 +3 位作者 刘海京 刘琰 罗仁伟 陈海林 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第29期12687-12696,共10页
桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点,为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性,利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性,提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法,通过工业相机获取悬臂梁振动形态,利用模版匹配方法提取... 桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点,为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性,利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性,提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法,通过工业相机获取悬臂梁振动形态,利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数,对位移模态进行小波变换,建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验,对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型,与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%,二阶固有频率最大误差为3.182%,表明所提方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性;在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在,并能准确定位损伤位置。研究表明,所提方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤,具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点,为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 图像序列 动态位移响应 小波变换 模态参数 损伤定位
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基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别 被引量:1
19
作者 李治甫 康帅 +2 位作者 王自法 董正方 赫中营 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1275-1283,共9页
为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络(CNN)的输入所引起的损伤识别精度不高的问题,提出基于小波包变换(DWPT)和快速傅里叶变换(FFT)的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例,将单传感器数据样本分别进... 为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络(CNN)的输入所引起的损伤识别精度不高的问题,提出基于小波包变换(DWPT)和快速傅里叶变换(FFT)的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例,将单传感器数据样本分别进行DWPT和FFT变换,使用变换后的特征训练1D-CNN网络,训练好的网络测试精度有明显的提升,其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源(结构上未曾参与网络训练的传感器)数据的识别情况,结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度,而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题,最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。 展开更多
关键词 损伤识别 快速傅里叶变换 小波包变换 深度学习 CNN
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基于模态参数及小波变换的旋转梁结构损伤识别 被引量:3
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作者 孙禹晗 王泽峰 宋智广 《动力学与控制学报》 2023年第1期51-59,共9页
本文采用旋转悬臂梁模型模拟旋翼直升机桨叶结构,并对其开展损伤识别问题研究.首先,基于有限元方法,采用Hamilton变分原理,建立旋转结构的动力学模型,通过对比理论和实验的结果验证模型的正确性.其次,利用不同模态参数(位移模态、应变模... 本文采用旋转悬臂梁模型模拟旋翼直升机桨叶结构,并对其开展损伤识别问题研究.首先,基于有限元方法,采用Hamilton变分原理,建立旋转结构的动力学模型,通过对比理论和实验的结果验证模型的正确性.其次,利用不同模态参数(位移模态、应变模态)对旋转悬臂梁结构进行损伤识别研究.最后,针对位移模态,基于小波变换的奇异性分析特性,研究通过小波系数辅助损伤识别的方法.计算结果表明,对于旋转结构,应变模态的损伤识别效果较好,而位移模态若结合小波变换的奇异性分析,同样可以实现较为准确的损伤识别效果. 展开更多
关键词 旋转悬臂梁 损伤识别 模态参数 小波变换 有限元法
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