钢结构损伤识别中高斯小波函数选择研究
在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题,并且对于小波分析具有十分重要的作用.由于高斯族小波函数性能优越,在损伤识别中应用较多,本文选取了部分高斯族小波函数,采用小波概率神经网络方法对一个四层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同高斯小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好.
高斯小波函数 小波分析 损伤识别 神经网络
邢振华 唐和生 杨晓楠 杨俊青
同济大学土木工程学院结构工程与防灾研究所和泉研究室,上海,200092 沈阳市规划和国土资源局于洪分局,辽宁沈阳,110011
国内会议
昆明
中文
387-389
2006-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）