基于神经网络的框架结构构件损伤识别研究

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1、基于神经网络的框架结构构件损伤识别研究陈远(中国建筑西南设计研究院有限公司，四川成都6l0041)摘要：采用多重分步识别方法对框架结构构件损伤识另q研究。第一步时构件损伤进行预警；第二步识别构件损伤所在的楼层；第三步在识别出的楼层内对构件损伤具体定位；第四步对构件损伤程度进行识别。以三跨四层的框架结构为计算模型进行了数值模拟。研究表明，应用神经网络技术。采用多重分步识别方法，简化了网络的结构，能够有效地对框架结构构件损伤进行预警、定位。关键词：框架结构；神经网络；构件；损伤识别中图分类号：11J31文献标识码：B文章编号：1672—4011(2011)02—0042—03O前言目前，钢筋

2、混凝土框架结构是建筑结构中应用最广泛的结构形式之一。结构在使用过程中常常会出现各种损伤，如梁柱出现裂缝、钢筋锈蚀、混凝土过火等。此外，历史建筑结构中的构件由于老化而出现的破损，亟待损伤和维修加固。由此可见，有必要建立一套系统有效的损伤识别技术，以便及早发现结构损伤，从而保证了结构的安全性。神经网络是由大量的简单处理单元相互连接而成的巨型复杂网络。神经网络具有处理信息的自学习性、并行性、自组织性，联想记忆功能以及很强的鲁棒性和容错性，因而它在结构损伤识别领域受到广泛的关注。由于BP神经网络在结构损伤识别中应用最广泛，因此本文主要采用BP神经网络进行计算。l计算模型框架结构的计算模型如图1所

3、示，图中加圆圈的数字表示构件编号。结构参数如下：弹性模量E=3×104J】l，几，泊松比∥=O．3，材料密度p=2500培／m)，梁的截面为300×600(mm)，截面惯性矩，I=5．4×109删矿，柱的截面为500×500(m，n)，截面惯性矩，2=5．2l×109翮∥。本文通过折减构件的弹性模量来模拟构件损伤。表l预设的损伤工况损伤工况构件损伤Gl2s35G22ls65c320s35+21舶G46835+10s35C52945+22845c620目20+24s55研2940+15835C810960+23s60注l：2335表示2号构件发生了35％的损伤，其他类似；2：20s35+2

4、1940表示20号构件发生了35％的损伤和21号构件发生了40％的损伤，其他类似。@④@⑧@⑦⑩圆⑤@⑥@⑤⑨2损伤预警圈l计算模型文献⋯研究表明采用损伤异常检测技术对构件损伤进行预警。本文利用BP神经网络建立损伤异常过滤器对构件损伤进行预警。通过用完好结构的自振频率训练网络使之建立结构的健康状态模式，当把未知状态下的自振频率输入到已经训练好的网络时，网络将检查新的模式是否偏离已经建立的健康模式，这一过程可以成为结构的异常检测，根据异常检测的结果可实现损伤预警。在网络的训练阶段，把多次测量的完好结构的自振频率组成的向量／输入神经网络，输入出目标y定义如下：)，i=屉∽一，ni)+mi(i

5、=1，2，⋯，n)(1)式中，．

6、}为一个正常数，他为输入向量，中的第f元素的平均值。网络训练完成后，再将输入向量，输入到训练好的网络，得到输出y‘，于是训练阶段的异常指标A。定义如下：A。；0y‘一l，lI(2)在网络的测试阶段，一系列来自同一结构，未知状态下的自振频率输入到训练好的神经网络，得到输出F，于是训练阶段的异常指标A：定义如下：A：=0F—y10(3)式中，y

7、中的元素为：，，4=％(‰一m。)+mi(i=l，2，⋯，厅)(4)将A．和A：二者比较：如果测试阶段的异常指标A：偏离训练阶段的异常指标A。，则表示损伤产生；若两个序列不可分，则表示无损伤。选取表1中的八种损伤工况

8、，利用有限元模型计算出健康状态下和损伤状态下的前八阶频率。将计算的自振频率加上1％水平的测量噪声，其中测量噪声是用均值为为0，方差为l的高斯白噪声模拟。八种损伤工况的预警结果如图2所示。由图2可以看出，对于包含测量噪声的训练样本，其异常指标无法指示损伤工况c2和G6下的构件损伤，而对于其他六种损伤工况下的损伤都能准确地预警。这与测量噪声引起的误差及损伤引起的模态频率变化率有关。运用异常指标能够明确预警的损伤工况有G1、G4、G5、G7、G8。它们由于损伤引起的最大频率变化率分别为2．95％、6．42％、3．75％、4．23％、12．26％，这些数值都大于3％。无法运用异常指标进行预警的损

9、伤工况是G2和G14，它们由损伤引起的最大频率变化率分别为2．55％和2．36％，这些数值都小于2．8％。刚好能够运用异常指标进行预警的工况是c4，它由损伤引起的最大频率变化率为2．8％。由上述分析可得：只要由损伤引起的最大频率变化率大于测量误差时，损伤异常过滤器就能明确判断损伤是否出现，当损伤引起的最大频率变化率小于测量误差时，过滤器也能判断损伤是否出现，但是最大频率变化率必须要大于2．8％。样本数据个数0薹。篓。圃毒基圈D1洲”