基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的大壩損傷識別.pdf

1、我國是一個水利水電大國,每個大壩在設(shè)計的使用期內(nèi),很有可能出現(xiàn)各種病害,這些病害若不及時發(fā)現(xiàn),任其發(fā)展,輕則影響水電站設(shè)計功能的發(fā)揮,重則可能造成壩潰廠毀,殃及下游的人民的人民的生命財產(chǎn)。因此,有必要適時地對它們進行安全監(jiān)測和損傷分析。 結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷必然導(dǎo)致結(jié)構(gòu)動力特性的改變,基于結(jié)構(gòu)動力特性的結(jié)構(gòu)損傷識別是當前學(xué)術(shù)界和工程界研究的熱點。本文首先對結(jié)構(gòu)損傷識別的理論與方法進行了闡述,探討了頻率、振型、應(yīng)變等模態(tài)參數(shù)變化與損傷的內(nèi)

2、在聯(lián)系,指基于頻率改變的方法屬于發(fā)展最早的利用動力參數(shù)變化檢測結(jié)構(gòu)損傷的方法,也在不斷的改進和發(fā)展中展現(xiàn)出其測試簡便準確、應(yīng)用方便等優(yōu)點。 其次對一種較好的全局尋優(yōu)算法-遺傳算法進行了研究,指出了其缺陷和不足,并對自然界生物進化過程中種群分化、優(yōu)種保護、優(yōu)勝劣汰等現(xiàn)象進行了研究,提出了基于浮點編碼的遺傳算法。通過對一目標函數(shù)的試算,表明本文所提方法是一種有效的全局尋優(yōu)算法； 對于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,易陷入局部最小等

3、缺陷,用本文所提出的遺傳算法對其進行改進,優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局尋優(yōu)能力和訓(xùn)練速度；繼而從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別能力入手,探討了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)構(gòu)損傷識別的基本原理,并應(yīng)用本文的改進遺傳-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對結(jié)構(gòu)進行損傷識別。 本文以頻率變化作為改進遺傳.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量并進行訓(xùn)練,應(yīng)用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對彈簧質(zhì)量系統(tǒng)和重力壩進行損傷的定位和損傷程度的標定,結(jié)果表明了基于本文改進遺傳-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法彌補了傳統(tǒng)