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时间:2019-02-26
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1、万方数据公送呈/J大’UDC密级学位论文基于FIman桥梁损伤识别与监测数据处理研究作者姓名:指导教师:申请学位级别:学科专业名称:论文提交日期:学位授予日期:评阅人:黄艳南金伟教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别:工学检测技术与自动化装置2014年6月23日论文答辩日期:2014年6月24日2014年7月答懒蝴:白秋果吴朝霞、李志全东北大学2014年6月万方数据AThesisfortheDegreeAutomationEquipmentsofMasterinMeasurementTechnologyandResearchondamageidenti
2、ficationbasedonElmanneuralnetworkandmonitoringdataprocessingByHuangYannanSupervisor:ProfessorJinWeiNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=正思。学位论文作者签名:槲面日期
3、:◇l¥、g、》y学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年勾/一年半口两年口学位论文作者签名:栅阳签字日期:长一IV、6、aP导师签名:签字日期:丫冀万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于Elman桥梁损伤识别与监测数据处理研究摘要桥梁结构是现代交通运输系统的重要节点工程,为了保证桥梁的安全运行,
4、目前许多大型桥梁都安装有健康监测系统,但如何从大量的监测数据中获取有用信息,并针对现场采集的信息判断桥梁的损伤状况是目前工程界的研究热点之一。为此本文提出使用Elman神经网络对桥梁的关键节点进行了损伤判别的方法,并将该方法应用到石河大桥实际工程中,本文的主要研究内容如下:(1)选取损伤因子和损伤位置,利用石河大桥梁的有限元模型模拟桥梁未损伤和不同程度损伤状况下损伤状况,获取损伤数据作为神经网络的输入,本文提出使用Elman神经网络作为损伤识别的模型并采用BP神经网络作为参照对比。(2)为了改善Elman神经网络的损伤识别效果,避免神经网络由于初始权值的随
5、机性使得结果陷入局部最优而出现损伤率不高的问题,提出了使用蚁群算法优化神经网络。(3)在监测数据处理方面,对七个测点原始监测数据样本进行了数据分析前处理,本文对石河大桥监测应变和温度数据进行了时间序列分析,实验发现温度与应变都有周期变化趋势,并对石河大桥的应变数据采用多种距离指标进行了聚类分析最终获得两种聚类。本文将Elman神经网络应用于桥梁结构损伤识别,因Elman神经网络特殊的结构特点使其有较好的稳定性,通过仿真实验得出这种方法是可行的,经过蚁群算法优化后的神经网络识别率得到提高。将该模型与石河大桥的监测数据相结合,识别结果未发现石河大桥存在损伤,且
6、桥梁健康监测系统采集回的数据是正常的且桥梁结构无异常。关键词:Elman神经网络;蚁群算法;损伤识别:时间序列;聚类II万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchofdamageidentificationbasedonElmanneuralnetworkandmonitoringdataAbstractprocessingBridgestructureisanimportantnodeofmodemengineeringtransportationsystems,inordertoguaranteethesafeoperationoft
7、hebridge,manylargebridgehaveinstalledwithhealthymonitoringsystemnow,buthowtogetusefulinformationfromlargenumberofmonitoringdataimportantlydeterminethebridgedamagestatusbaseontheinformationbecomeoneofthehighlightsinthefiledofagro-scientificresearch.ThispaperputsforwardusingtheElman
8、neuralnetworktodiscriminatethekey
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