基于小波包和支持向量机的斜拉桥损伤识别研究

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1、密级：公开工学硕士学位论文基于小波包和支持向量机的斜拉桥损伤识别研究StudyonDamageIdentificationofCableStayedBridgeBasedonWaveletPacketandSupportVectorMachines培养单位：工程力学系专业：工程力学研究生：刘得运指导教师：李延强教授二○一八年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果

2、，也不包含为获得石家庄铁道大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解石家庄铁道大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，同意学校将论文加入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和编入《中国学位论文全文数据库》。本人授权石家庄铁道大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。(

3、保密的论文在解密后应遵守此规定)作者签名：日期：导师签名：日期：摘要斜拉桥因其跨越能力强、结构形式简洁美观、良好的力学性能和经济指标等优点，得到广泛的应用，随着斜拉桥的发展，及时对斜拉桥进行健康监测与损伤识别，对于桥梁的安全运营及养护具有极其重要的价值，对事故的预防和生命财产安全具有重大的意义。因此，本文采用小波包分析和支持向量机相结合的损伤识别方法进行了斜拉桥损伤识别研究。（1）从理论上推导了小波包能量变化率损伤识别指标，并通过数值仿真证明了该指标进行斜拉桥主梁和斜拉索损伤识别的可行性。（2）提

4、出了基于小波包分析和支持向量机相结合的损伤识别方法，并以实验室模型桥为研究对象进行了数值验证，结果表明：利用该方法可以实现斜拉桥主梁和斜拉索线性损伤位置及程度的精确识别；在此基础上，研究了输入向量位置及数目对识别结果的影响，发现输入向量的位置对斜拉索损伤识别结果的影响较小，对斜拉桥主梁的影响较大，随着输入向量个数的增加，斜拉桥主梁和斜拉索的识别率均逐渐增加。（3）应用小波包分析和支持向量机相结合的损伤识别方法，对斜拉桥主梁和斜拉索的非线性损伤识别问题进行了初步的探讨，发现该损伤识别方法对非线性损伤

5、识别同样适用。对比线性和非线性损伤下的识别率和精确度，发现非线性损伤的识别精度略低于线性损伤识别精度。（4）研究了噪声对基于小波包分析和支持向量机相结合的损伤识别方法的影响。结果表明：随着噪声水平的增大，该方法会出现一定程度的误判，且噪声对主梁识别结果的影响强于对斜拉索识别结果的影响。关键词：斜拉桥；损伤识别；小波包能量变化率；支持向量机AbstractBecauseoftheadvantagesofstrongspanningability,simpleandbeautifulstructura

6、lform,goodmechanicalpropertiesandeconomicindicators,cable-stayedbridgeshavebeenwidelyused.Withthedevelopmentofcable-stayedbridges,performingthehealthmonitoringanddamageidentificationofcable-stayedbridgesintimeisextremelyimportantforthesafeoperationand

7、maintenanceofthebridge,anditisgreatsignificancetothepreventionofaccidentsandthesafetyoflifeandproperty.Therefore,inthisthesisthestudyondamageidentificationofcable-stayedbridgebasedonwaveletpacketanalysisandsupportvectormachinehavebeendone.（1）Thedamage

8、identificationindexofwaveletpacketenergychangerateisdeducedtheoretically,andthefeasibilityofthisindexforthedamageidentificationofcable-stayedbridgemaingirderandstayedcableisprovedbynumericalsimulation.（2）Adamageidentificationmethodbasedonwavel