模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究

模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究

ID:34940444

大小:3.25 MB

页数:68页

时间:2019-03-14

模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究_第1页
模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究_第2页
模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究_第3页
模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究_第4页
模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究_第5页
资源描述:

《模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、单位代码10144分类号_____fP奶编号___________硕士学位论文题目》1复私瘦身♦祕_____________板’们故獻說____________研究生姓名说Jdl___________________(災/r届木i祕i财沒业)导师姓名皮丨、气_______________________论文完成曰期7,輅说________________漆iK;欠$沈阳理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的

2、内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字):#、义4氮日期:财年3月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:沈阳理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大豐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,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位

3、论文作者签名:指导教师签名:>

4、^曰期:日期:如丨分类号:TP302密级:UDC:621.3编号:工学硕士学位论文模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究硕士研究生:陈光曦指导教师:刘军副教授学科、专业:检测技术与自动化装置沈阳理工大学2015年03月分类号:TP302密级:UDC:621.3编号:工学硕士学位论文模拟桥梁结构故障声发射检测技术研究硕士研究生:陈光曦指导教师:刘军副教授学位级别:工学硕士学科、专业:检测技术与自动化装置所在单位:信息科学与工程学院论文提交日期:2014年12月11日论文答辩日期:2015年3月12日学位授予单位:沈阳理工大学C

5、lassificationIndex:TP302U.D.C:621.3AThesisfortheMasterDegreeofEngineeringResearchonAcousticEmissionFaultsDetectionTechnologyforSimulatedBridgeStructureCandidate:ChenGuangxiSupervisor:Prof.LiuJunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:DetectionTechnologyandAutomati

6、cEquipmentDateofSubmission:11thDecember,2014DateofExamination:12thMarch,2015University:ShenyangLigongUniversity沈阳理工大学硕士学位论文摘要随着桥梁在交通枢纽中的广泛应用,对桥梁实时承载情况进行监测和故障诊断得到广泛关注。桥梁的工作环境通常比较恶劣,在时变载荷作用下,桥梁的内部和外部结构容易产生破损。此外,桥梁分布地域宽广且无专人值守,对其潜在的结构故障进行检测和诊断存在技术困难,因此开展模拟桥梁结构的局部损伤故障检测技术的研究,对提高桥梁建设

7、质量、在役桥梁安全管理都具有现实意义。本文从分析局部结构损伤产生声发射现象的原理入手,阐述几种常见的局部损伤故障声发射信号产生的原因。针对桥梁早期故障信号具有微弱、时变、非平稳等特点,本文提出了利用在时频域具有良好分辨率的小波变换结合具有非线性映射能力的神经网络的故障类型识别方法。通过对连续小波变换及其离散化进行分析,提出可以消除噪声干扰的小波阈值消噪方法,并且利用Matlab进行了仿真验证;针对桥梁各故障状态机理的非线性特性,从模式识别的角度,应用BP神经网络对桥梁各个故障状态进行识别;为了降低BP神经网络结构的复杂性,利用统计分析的方法从经过小波阈

8、值消噪后的信号中提取特征量,作为BP神经网络的输入;设计了基于小波阈值消噪及神经网络分类器的模拟桥梁结构的局部损伤故障类型识别系统。利用声发射信号检测平台对桥梁局部损伤故障发生时产生的声发射信号进行检测,最后通过故障类型识别系统对信号进行分析,比较准确地实现了对其故障类型的识别和分类。关键词:模拟桥梁结构;局部损伤故障识别;声发射;小波消噪;BP神经网络AbstractReal-timeloadconditionsofthebridgemonitoringandfaultdiagnosiswillplayanimportantroleoftheindu

9、stry,astheratioofbridgeintransportationjunction

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。