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基于神经网络与数据融合的结构损伤识别理论研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Study on the Theory of Structural Damage Identification Based on Neural Network and Data Fusion
【作者】 张育智;
【导师】 李乔;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 桥梁与隧道工程
【学位年度】 2007
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2008-04-01
【关键词】 结构损伤识别; 模式识别; 神经网络; 数据融合; 证据理论; 模糊积分; 聚类分析; 广义子结构;
【英文关键词】 structural damage identification; pattern recognition; neural network; data fusion; evidence theory; fuzzy integral; clustering analysis; general sub-structure;
【中文摘要】 测试数据不完备和测试噪声的存在,使得系统辨识法及损伤指标法在结构损伤识别领域的应用受到了限制。当采用模式识别方法对结构损伤识别问题进行求解时,利用神经网络作为模式分类器可以很好地处理测试数据不完备及噪声问题。但随着多传感器系统在大型复杂结构上日益广泛的应用,如何更加有效地利用各种测试信息成为进一步扩大神经网络方法在结构损伤识别领域中应用的关键问题。针对采用神经网络方法进行结构损伤识别过程中遇到的网络输入选取、信息利用策略和复杂结构损伤识别中的待识别位置过多问题,本文引入数据融合理论、证据理论、模糊积分理论、子结构理论和聚类分析理论对以上三个问题进行了深入研究。作者主要完成了以下几个方面的工作。 首先,对数据融合理论和神经网络理论进行了深入研究,从理论上分别对两种决策级融合方法和两种网络模型进行了对比,得到了各自的特点和适用的条件。 其次,对用于结构损伤识别的神经网络输入选取进行了研究,提出了神经网络输入选取的三个规则:网络实现的损伤识别功能、类别可分性及考虑噪声对类别可分性的影响,利用数值算例验证了所提出的网络输入选取规则的有效性,对采用神经网络进行结构损伤识别具有...
【英文摘要】 Because of the incompletion of measured data and the existence of noise, the application of system identification method and damage index method is restricted in the field of structural damage identification. The problem can be solved by taking structural damage identification as a pattern recognition issue and using neural network as a classifier. But with the multi-sensor system widely used on the large and complex structures, how to use the various measured data effectively becomes a key problem...
【更新日期】 2008-05-06

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