基于曲率模态理论和rbf神经网络的桥梁损伤识别

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1、分类号：U446密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文基于曲率模态理论和RBF神经网络的桥梁损伤识别董明申请学位级别：硕士学位专业名称：交通运输规划与管理指导教师姓名：孙宗军职称：副教授山东科技大学二零零九年五月论文题目：基于曲率模态理论和RBF神经网络的桥梁损伤识别作者姓名：董明入学时间：2006年9月专业名称：交通运输规划与管理研究方向：城市交通规划与管理指导教师：孙宗军职称：副教授论文提交日期：2009年5月论文答辩日期：2009年5月授予学位日期：THEIDENTIFICATIONOFBRIDGESTRUCTURALDAMAGEBASEDON

2、THETHEORYOFCURVATUREMODALSHAPEANDRBFNEURALNETWORKSADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeforMASTEROFPHILOSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyDongMingSupervisor:AssociateProfessorSunZongjunCollegeofInformationandElectricalEngineeringMay2009声明本人

3、呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowle

4、dge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要近年来，随着我国经济增长日益加快，我国的交通运输事业也取得了长足的进步和发展。路网密度不断增大，各种新型桥梁不断出现，同时许多桥梁在服役过程中也出现了许多新问题。主要原因是对桥梁健康监测工作不到位，对桥梁损伤重视程度不够，从而埋下隐患，日积月累造成重大安全责任事故。对桥梁损伤进行识别对我们来说是一个全新的课题，即鉴别桥梁是否发生损伤，发生损伤的

5、位置，对桥梁损伤的程度进行评估工作。首先，本文介绍了桥梁损伤识别的意义，系统的对桥梁损伤识别进行分类，并对国内外研究现状做出介绍。其次，本文探讨了振动模态分析理论在结构损伤识别中的应用，并以简支梁为例，对简支梁进行损伤识别，分别假设简支梁发生单损伤和双损伤，用Ansys软件提取模态参数，运用曲率模态参数对简支梁进行损伤定位。再次，本文阐述了神经网络理论，仍以简支梁为例，运用简支梁损伤后的固有频率作为RBF神经网络的输入参数，设计RBF神经网络，对网络进行训练，并以损伤后的固有频率作为测试数据，验证RBF神经网络用于损伤程度评估是可行的。最后，以一连续梁桥型为

6、例，运用曲率模态参数，RBF神经网络对桥梁损伤进行定位，评估损伤程度，证明将曲率模态参数、RBF神经网络用于连续梁桥的损伤识别是可行的。关键词：桥梁损伤，损伤识别，模态分析，固有频率，曲率模态，RBF神经网络山东科技大学硕士学位论文摘要AbstractWiththedevelopmentofeconomicsofourcountry,wegetgreatprogressintrafficprojects.Desintyofhighwaysnetwokimprovesandnewbridgesemrgeconstantly,buttherearesomedam

7、agesinbridgesduringtheirservicelife.Themainlyreasonsarethatwedon’tdosomeworkinbridgemonitoringorpaymuchattentiontobridgestructuraldamages.Bridgescanbedestroyedinlongtimeasaresultofthedamage.Itisanewproblemtoidentifythebridgestructuraldamageforus.Weneedsolvesomeproblemsondamageofide

8、ntification,locationandest