矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法
2023-05-27 16:51:51
專利名稱：：矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法
技術領域：
：本發明屬結構損傷定量識別
技術領域：
，具體涉及一種矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法。
背景技術：
：結構損傷是工作狀態結構最為突出的隱患之一，若不及時檢測、診斷、排除，會擾亂正常的生產過程，尤其是現代機電設備日益朝著大型化、高速化和智能化的方向發展，而機械結構卻又向著輕型、精巧的方向發展，使得近年來由於損傷故障而導致的事故不斷發生，造成重大的經濟損失甚至人員傷亡。因此，採用簡單易行的技術，確定結構內部的損傷、缺陷，成為工程界十分關心和不斷探求的課題。由於任何動力系統都可以看作是由質量、阻尼與剛度矩陣組成的力學系統，一旦出現損傷，結構參數就隨之發生變化，從而導致系統模態參數(固有頻率、阻尼、振型)的改變，所以結構模態參數的改變可視為結構早期損傷發生的標誌。在諸多基於模型的結構損傷檢測方法中，利用結構上出現損傷後，將會減小結構的局部剛度，從而改變結構的固有頻率這一原理，通過測試固有頻率，尤其是近年來採用方便測量的結構低階固有頻率，建立結構傳統或小波有限元模型，事先繪製出損傷參數(相對位置和相對深度兩個參數變化)對結構前3階固有頻率的影響曲線，利用等高線法，定量識別出結構損傷存在的相對位置和相對深度是常用的方法。小波有限元方法是近年發展起來的一種新的數值分析方法，用尺度函數或小波函數替代傳統的多項式作為逼近函數，利用小波多分辨的特性，可以獲得用於結構分析的多種基函數，針對求解問題的精度要求，採用不同的基函數。因此，採用小波有限元模型進行梁類結構損傷診斷可克服傳統有限元模型在梁類結構損傷定量識別中的不足。然而，目前小波有限元方法還停留在對梁類結構單損傷診斷層面，而對矩形截面或圓形截面的梁類結構兩個損傷診斷問題還無有效的方法。
發明內容本發明的目的在於提供一種矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，該方法為小波有限元和後向傳播神經網絡混合方法，能夠高效、可靠地解決工程中廣泛存在的矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別問題，可以通過簡單的實驗模態分析定量識別出矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷發生與否，以及存在的位置和深度。本發明的矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，包括如下步驟第一步，建立矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的區間B樣條小波有限元(英文FiniteElementMethodofB-splineWaveletontheInterval,簡稱FEMBSWI)模型，獲得2個損傷診斷正問題資料庫；第二步，採用第一步獲得的模型，以後向傳播神經網絡方法，識別梁類結構2個損傷是否發生以及存在的位置和深度。所述第一步具體包括以下步驟I、求解損傷剛度矩陣，確定與損傷相對深度ai(i=1，2)相關的扭轉線彈簧剛度k/及相應的損傷剛度矩陣iC為formulaseeoriginaldocumentpage5K；的矩陣式中，k可由線彈性斷裂力學理論求得，對矩形截面梁類結構系統，有k't=bh2^IilIna1Jial^),此式中，b為梁寬、h為梁高，E為彈性模量，強度函數f(CIi)由經驗公式給出f(aj)=0.6384-1.035α廣3·7201α/-5.1773α/+7.553α/-7.332α^+2.4909α/;K；的矩陣式中，對圓形截面梁類結構系統，有formulaseeoriginaldocumentpage5圓截面的半徑，μ表示泊松比，高度η為Η=2+2-ξ2，積分上限(ξ)為:α,(ξ)=Irat-(κ-」r2-ξ2),強度函數F(η/H)由經驗公式給出F(n/H)=1.122-1.40(n/H)+7.33(η/Η)2_13·08(η/H)3+14·0(η/H)4；II、將多個損傷剛度矩陣按照對應的損傷相對位置βJi=1，2)，添加到總體剛度矩陣中去，建立基於區間B樣條小波有限元的兩個損傷梁類結構模型；III、區間B樣條小波有限元模型修正(英文FiniteElementModelUpdate，簡稱FEMU)，在大多數情況下，如果直接採用實驗模態分析測試得到的前LF階固有頻率作為反問題的輸入，不能得到正確的損傷定量識別結果，其原因在於測試頻率因各種原因，如材料內阻尼、邊界條件等與建立有限元模型時理想化處理不一致，導致採用有限元模型計算得到的頻率值與測試頻率有誤差。為解決這一問題，運用彈性模量修正方法，採用特徵值求解的方法，對每一階頻率求出與其相對應的彈性模量修正值EmiG=1，2，3，4)，使得無損傷時完好梁類結構的測試頻率值與採用有限元模型的計算頻率值完全一致，即採用下式求特徵值formulaseeoriginaldocumentpage5IV、求解修正後的基於區間B樣條小波有限元的兩個損傷梁類結構模型，獲得前4階包含2個損傷影響的固有頻率=1，2，3，4)，即獲得以2個損傷相對位置=1，2)和相對深度aji=1,2)為自變量，以f」(j=1,2,3,4)為因變量的2個損傷診斷正問題資料庫，即formulaseeoriginaldocumentpage5所述第二步，具體包括以下步驟i、進行實驗模態分析(ExperimentalModalAnalysis，EMA)，獲得實際2個損傷梁類結構4階包含損傷影響的固有頻率/;(/=1,2,3,4);ii、利用神經網絡，進行反問題求解，定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，即=Fj\fj)(7=1,2,3,4)，2個損傷診斷正問題資料庫中的2個損傷相對位置βi(i=1，2)和相對深度αi(i=1，2)，以及包含損傷影響的固有頻率fj(j=1,2,3,4)作為後向傳播神經網絡的訓練樣本，對神經網絡進行訓練，並將實測梁類結構固有頻率義(_/=1,2,3，4)代入訓練好的網絡，判斷損傷是否產生，以及定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，具體實現過程包括網絡定義、網絡訓練和網絡辨識三個主要步驟(i)網絡定義定義2個損傷的相對位置=1，2)和相對深度ai(i=1，2)作為診斷參數NP，而包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)作為振動參數NT。(ii)網絡訓練將一對NP和NT的值作為神經網絡的訓練樣本，訓練得到用於梁類結構2個損傷辨識的神經網絡。其中，包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)被用來作為神經網絡的輸入參數，而2個損傷相對位置=1,2)和相對深度ai(i=1，2)則看作神經網絡的輸出參數。然後計算誤差並不斷迭代、反饋直至輸出參數等於目標輸出值或網絡輸出與目標輸出間的誤差滿足要求誤差門限時，迭代終止，網絡訓練結束。(iii)網絡辨識將實測的得到的損傷梁類結構系統的4階固有頻率代入已訓練好的神經網絡中，網絡計算得到的輸出參數預測出損傷發生的位置和深度。本發明矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法由於採取小波有限元和後向傳播神經網絡的方法，具有下列區別於單一小波有限元法方法或其他方法識別矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷的顯著優勢1)本發明的矩形和圓形截面梁類結構2個損傷定量識別的區間B樣條小波有限元模型，為矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別提供了一種新模型；2)本發明的小波有限元和後向傳播神經網絡混合方法計算精度高、魯棒性好，提高了矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的可靠性和適應性；3)本發明可根據矩形和圓形截面梁類結構的兩個損傷識別要求，預先提供訓練好的用於矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的後向傳播神經網絡，實際應用中只需經過實驗模態分析，獲得實際梁類結構的前4階固有頻率，便可定量識別出損傷是否存在，以及多個損傷存在的相對位置和相對深度。因此，可製成簡易梁類結構損傷診斷儀，在工程實踐中廣泛推廣。圖1為本矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法實施例1的2個損傷梁主視結構示意圖2為實施例1損傷處的截面示意圖；圖3為實施例2損傷處的截面示意圖；圖4為損傷處左右兩邊單元節點排列示意圖；圖5為實施例中後向傳播神經網絡數據處理流程圖；圖6為實施例中基於後向傳播神經網絡損傷診斷算法原理圖。具體實施例方式下面結合附圖對本發明的內容作進一步詳細說明。實施例1本例為矩形截面梁類結構的兩個損傷定量識別的方法，圖1所示兩個損傷梁結構主視示意圖，為左端固定支承的懸臂梁，梁的長度為L=565mm，彈性模量E=2.06XIO11N/m2，密度P=7890kg/m3，泊松比μ=0.3。梁上有2個損傷，ei(i=1,2)為損傷發生的位置，相對位置βi=ei/L(i=1，2)。δ^=1,2)表示損傷深度，即損傷的程度。本例矩形截面梁的損傷處的截面如圖2所示，梁的高度h=20mm，梁寬b=12mm，此處損傷的相對深度αi=δ^hG=1，2)。本例矩形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法實施步驟如下第一步，建立矩形截面梁結構2個損傷定量識別的FEMBSffI模型，獲得2個損傷診斷正問題資料庫；I、求解損傷剛度矩陣與損傷相對深度α,(i=1，2)相關的扭轉線彈簧剛度k/及相應的損傷剛度矩陣IC為Kis=K二；(1)式(1)中的k對矩形截面梁類結構，有k't=bh2EIillna^fiai))(2)式(2)中，b為梁寬、h為梁高，E為彈性模量，強度函數f(CIi)由材料斷裂經驗公式給出f(aj)=0.6384-1.035α廣3·7201α/-5.1773α/+7.553α/-7.332α^+2.4909α/(3)II、將多個損傷剛度矩陣按照對應的損傷相對位置βJi=1，2)，添加到總體剛度矩陣中去，建立基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型。將損傷剛度矩陣Ks加入整體剛度矩陣中，以單個損傷為例，左右兩邊單元節點排列見圖4所示。損傷左邊單元自由度排列為wlf={■■W.θ^t(8)損傷右邊單元自由度排列為w詢ht={Wj+10j+r..}T(9)由於損傷兩端單元節點的位移一致，即％=wJ+1,而轉角θ^和θJ+1並不相等，而是通過損傷剛度矩陣Ks聯繫起來。因此，改變式(8)中自由度排列為Wleft={···θjWj}t(10)則相應的梁類結構動力系統整體剛度矩陣亙和整體質量矩陣冠可通過初等行列變換交換與式(10)中自由度排列相對應的行列。此時，通過疊加式(9)和式(10)得到含損傷梁類結構動力系統整體自由度，表示為{…θΛ+1Θj+1...}T(11)按照式(11)中轉角自由度θj,θJ+1在整體自由排列中的相應位置，將損傷剛度矩陣Ks疊加進總體剛度矩陣玄中，而整體質量矩陣冠梁類結構動力系統整體質量矩陣按有損傷梁類結構自由度重新排列疊加得到，因此，KS加入位置由損傷相對位置βi(i=1，2)決定，得到隱含損傷相對位置βi(i=1，2)和相對深度αi(i=1，2)的梁類結構動力系統總體無阻尼自由振動頻率方程\ω2Μ-\=0(12)III、區間B樣條小波有限元模型修正運用彈性模量修正，採用特徵值求解的方法，對每一階頻率求出與其相對應的彈性模量修正值EmiG=1，2，3，4)，使得無損傷時完好梁類結構的測試頻率值與採用有限元模型的計算頻率值完全一致，即採用下式求特徵值EmiG=1,2,3,4)ω^M-Eim-=O(13)EIV、採用3個BSWI梁單元求解修正後的基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型，獲得前4階包含2個損傷影響的固有頻率=1，2，3，4)。即獲得以2個損傷相對位置Ki=1,2)和相對深度Qi(i=1,2)為自變量，以f」(j=1,2,3,4)為因變量的2個損傷診斷正問題資料庫，即fj=Fj(Q1,α2,β2)(j=1,2,3,4)(14)第二步，採用第一步獲得的模型，以後向傳播神經網絡方法，識別梁類結構2個損傷是否發生以及存在的位置和深度。i、進行實驗模態分析，獲得實際2個損傷梁類結構4階包含損傷影響的固有頻率/山·二1，2，3，4)。實驗中待檢測的矩形截面懸臂梁損傷工況見表1。採用力錘敲擊激振，用加速度傳感器拾取脈衝響應信號，通過對響應信號頻譜分析，得到具有2個損傷的懸臂梁4階固有頻率I(戶1,2,3,4)，不同損傷工況下實驗測試頻率結果見表1。表1含兩處損傷矩形截面懸臂梁工況及實驗測試結果tableseeoriginaldocumentpage9ii、利用後向傳播神經網絡，進行反問題求解，定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，即{αλ,α2,βλ,β2)=FJ1(Zj)(;=1,2,3,4)(15)具體實現過程2個損傷診斷正問題資料庫中的2個損傷相對位置=1,2)和相對深度αJi=1，2)，以及包含損傷影響的固有頻率fj(j=1,2,3,4)作為後向傳播神經網絡的訓練樣本，對神經網絡進行訓練，並將實測梁類結構固有頻率//y=l,2，3,4)代入訓練好的網絡，判斷損傷是否產生，以及定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，包括網絡定義，網絡訓練和網絡辨識三個步驟。(i)網絡定義圖5所示為後向傳播神經網絡數據處理流程圖。定義2個損傷的2個損傷相對位置=1，2)和相對深度CiiG=1，2)作為診斷參數NP，而包含2個損傷影響的固有頻率fj(j=1,2,3,4)作為振動參數NT。(ii)網絡訓練圖6所示為基於後向傳播神經網絡損傷診斷算法原理圖。將一對NP和NT的值作為神經網絡的1個訓練樣本，通過小波有限元求解獲得的大量的訓練樣本對神經網絡進行訓練，獲得用於梁類結構2個損傷辨識的訓練好的神經網絡。其中，包含2個損傷影響的固有頻率fj(j=1,2,3,4)被用來作為神經網絡的輸入參數，而2個損傷相對位置βJi=1，2)和相對深度aji=1,2)則看作神經網絡的輸出參數。然後計算誤差並不斷迭代、反饋直至輸出參數等於目標輸出值或網絡輸出與目標輸出間的誤差滿足要求誤差門限時，迭代終止，網絡訓練結束。(iii)網絡辨識將實測的得到的損傷梁類結構系統的4階固有頻率力(/=1,2，3,4)，如表1所示，代入已訓練好的神經網絡中，網絡計算得到的輸出參數預測出梁類結構是否發生損傷，以及實際梁類結構2個損傷位置Hi=1,2)和深度ai*(i=1，2)。如果實測得到的固有頻率代入已訓練好的神經網絡中，網絡計算得到ai為0就說明是該梁無損傷。表2為四種損傷工況下含兩個損傷的矩形截面懸臂梁識別實驗結果。由表2可知，損傷位置診斷的相對誤差不超過15%，損傷深度診斷的相對誤差不超過10%。這表明在不同的損傷工況下，本發明的矩形截面梁結構兩個損傷定量識別的方法，可靠地完成了矩形截面梁結構兩個損傷定量識別。表2含兩處損傷和矩形截面懸臂梁識別結果tableseeoriginaldocumentpage10實施例2本例為圓形截面梁類結構兩個損傷的定量識別方法，本例為兩端支承的簡支梁，梁結構也如圖1所示，其損傷處截面如圖3所示。梁的長度L=1000mm，圓截面直徑d=50匪，半徑為r=d/2，彈性模量E=2.06XIO11NAi2,密度P=7860kg/m3,泊松比μ=0.3。梁類結構上出現2個損傷，ei(i=1,2)為損傷發生的位置，相對位置βi=ei/L(i=1，2)。Si(i=1，2)表示損傷深度，損傷的相對深度Cii=δ,/cKi=1,2),ξ為橫坐標，η為縱坐標，αΑξ)為損傷深度函數。本例圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法具體實施步驟如下第一步，建立圓形梁結構2個損傷定量識別的FEMBSffI模型，獲得2個損傷診斷正問題資料庫；I、求解損傷剛度矩陣與損傷相對深度α,(i=1，2)相關的扭轉線彈簧剛度k/及相應的損傷剛度矩陣IC為formulaseeoriginaldocumentpage10式⑴中的kti對圓截面梁類結構系統，有formulaseeoriginaldocumentpage10式⑷中，高度H為formulaseeoriginaldocumentpage10積分上限(€)為formulaseeoriginaldocumentpage10強度函數F(η/Η)由經驗公式給出formulaseeoriginaldocumentpage10II、將多個損傷剛度矩陣按照對應的損傷相對位置βJi=1，2)，添加到總體剛度矩陣中去，建立基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型。此步驟與實施例1步驟II相同，不再重複。III、區間B樣條小波有限元模型修正此步驟與實施例1步驟III相同，不再重複。IV、採用3個BSWI梁單元求解修正後的基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型，獲得前4階包含2個損傷影響的固有頻率=1，2，3，4)。即獲得以2個損傷相對位置Ki=1,2)和相對深度Qi(i=1,2)為自變量，以f」(j=1,2,3,4)為因變量的2個損傷診斷正問題資料庫，即formulaseeoriginaldocumentpage11(14)第二步，採用第一步獲得的模型，以後向傳播神經網絡方法，識別梁類結構2個損傷是否發生以及存在的位置和深度。i、進行實驗模態分析，獲得實際2個損傷梁類結構4階包含損傷影響的固有頻率/;(/=1,2,3,4)ο實驗中待檢測的圓形截面簡支梁損傷工況見表3。採用力錘敲擊激振，用加速度傳感器拾取脈衝響應信號，通過對響應信號頻譜分析，得到具有2個損傷的簡支梁4階固有頻率/y(/=l,2,3,4)，不同損傷工況下實驗測試頻率結果見表2。表3含兩處損傷圓形截面簡支梁工況及實驗測試結果tableseeoriginaldocumentpage11ii、利用後向傳播神經網絡，進行反問題求解，定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度。此步驟與實施例1步驟ii相同，包括網絡定義，網絡訓練和網絡辨識三個步驟。⑴網絡定義此步驟與實施例1步驟(i)相同。(ii)網絡訓練此步驟與實施例1步驟(ii)相同。(iii)網絡辨識將實測的得到的損傷梁類結構系統的4階固有頻率力(/=1,2，3,4)，如表3所示，代入已訓練好的神經網絡中，網絡計算得到的輸出參數預測出梁類結構是否發生損傷，以及實際梁類結構2個損傷位置Hi=1，2)和深度ai*(i=1，2)。表4為四種損傷工況下含兩個損傷的圓形截面簡支梁識別實驗結果。由表4可知，損傷位置診斷的相對誤差不超過15%，損傷深度診斷的相對誤差不超過10%。這表明在不同的損傷工況下，本例的圓形截面梁結構兩個損傷定量識別的方法可靠地完成了梁結構兩個損傷的定量識別。表4含兩處損傷圓形截面簡支梁識別結果tableseeoriginaldocumentpage12上述實施例，僅為對本發明的目的、技術方案和有益效果進一步詳細說明的具體個例，本發明並非限定於此。凡在本發明的公開的範圍之內所做的任何修改、等同替換、改進等，均包含在本發明的保護範圍之內。權利要求矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，其特徵在於第一步，建立矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的區間B樣條小波有限元模型，獲得兩個損傷診斷正問題資料庫；第二步，採用第一步得到的模型，以後向傳播神經網絡方法識別梁類結構兩個損傷是否發生以及存在的位置和深度。2.根據權利要求1所述的矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，其特徵在於所述的第一步包括以下步驟I、求解損傷剛度矩陣，確定與損傷相對深度、(i=1,2)相關的扭轉線彈簧剛度k/及相應的損傷剛度矩陣IC為IC矩陣式中，對矩形截面梁類結構系統，有g=汕2五/(？？抓,2/^))，此式中，b為梁寬、h為梁高，E為彈性模量，強度函數f(a》由經驗公式給出f(aj)=0.6384-1.035aj+3.7201a^-5.1773a^+7.553a^-7.332a^+2.4909aJ；K；矩陣式中，對圓形截面梁類結構系統，有nEr81k:』此式中，r為圓截面半J-ryjl-il-laf)2J0徑，且r=d/2，u表示泊松比，高度H為=，積分上限(0為ai^)=2rai-{r-^r2-^);強度函數F(n/H)由經驗公式給出F(n/H)=1.122-1.40(n/H)+7.33(n/H)2-13.08(n/H)3+14.0(n/H)4；II、將2個損傷剛度矩陣按照對應的損傷相對位置=1，2)，添加到總體剛度矩陣中去，建立基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型；III、區間B樣條小波有限元模型修正，對每一階頻率求出與其相對應的彈性模量修正值E^G=1，2，3，4)，此式中LF為求正問題模型需要的頻率階數，LF=4；使得無損傷時完好梁類結構的測試頻率值與採用有限元模型的計算頻率值完全一致，即採用下式求特徵值E^G=1,2,3,4)EIV、求解修正後的基於區間B樣條小波有限元的2個損傷梁類結構模型，獲得前LF階包含2個損傷影響的固有頻率fj(j=1，2，3，4)，即獲得以2個損傷相對位置0i(i=1，2)和相對深度aji=1,2)為自變量，以f」(j=1,2,3,4)為因變量的2個損傷診斷正問題資料庫，即fj=Fj(aa2,^，旦2)(j=1,2,3,4)3.根據權利要求1所述的矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，其特徵在於所述的第二步具體包括以下步驟i、進行實驗模態分析，獲得實際2個損傷梁類結構4階包含損傷影響的固有頻率/力二1,2,3,4);ii、利用後向傳播神經網絡，進行反問題求解，定量識別出梁類結構2個損傷存在的位置和深度，即{ax,a2px,fi2)=Fj\fj)(j=1,2,3,4),以2個損傷診斷正問題資料庫中的2個損傷相對位置0i(i=1，2)、相對深度ai(i=1,2)以及包含損傷影響的固有頻率fj(j=1,2,3,4)作為後向傳播神經網絡的訓練樣本，對神經網絡進行訓練，並將實測梁類結構固有頻率義(j=1,2,3,4)代入訓練好的網絡，判斷損傷是否產生，以及定量識別梁類結構2個損傷存在的位置和深度，具體包括網絡定義，網絡訓練和網絡辨識三個步驟(i)網絡定義定義2個損傷的相對位置=1，2)和相對深度ai(i=1，2)作為診斷參數NP，而包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)作為振動參數NT;(ii)網絡訓練將一對NP和NT的值作為神經網絡的訓練樣本，訓練得到用於梁類結構2個損傷辨識的神經網絡；其中，包含2個損傷影響的固有頻率。(」=1,2,3,4)用以作為神經網絡的輸入參數，而2個損傷相對位置=1,2)和相對深度ai(i=1，2)則看作神經網絡的輸出參數，然後計算誤差並不斷迭代、反饋直至輸出參數等於目標輸出值或網絡輸出與目標輸出間的誤差滿足要求誤差門限時，迭代終止，網絡訓練結束；(iii)網絡辨識將實測的得到的損傷梁類結構系統的4階固有頻率代入已訓練好的神經網絡中，網絡計算得到的輸出參數預測出損傷發生的位置和深度。全文摘要本發明為矩形和圓形截面梁類結構兩個損傷定量識別的方法，第一步，建立梁類結構兩個損傷定量識別的區間B樣條小波有限元模型，獲得兩個損傷診斷正問題資料庫。第二步，採用上步得到的模型，以後向傳播神經網絡方法識別梁類結構兩個損傷是否發生以及存在的位置和深度。本發明為小波有限元和神經網絡混合方法，有了訓練好的梁類結構2個損傷識別神經網絡後，只需實驗取得實際梁類結構的前4階固有頻率，即能可靠地對矩形和圓形截面梁類結構的兩個損傷定量識別，適合於工程中廣泛使用的矩形和圓形截面梁類結構損傷定量識別。文檔編號G06F17/50GK101833596SQ201010137158公開日2010年9月15日申請日期2010年3月31日優先權日2010年3月31日發明者向家偉,蔣佔四申請人:桂林電子科技大學