基于FRF和SOM网络的钢箱梁焊缝损伤识别

摘要：

讨论了将频响函数与神经网络相结合的损伤识别方法,利用主成分分析抽取频响函数的特征向量作为神经网络的输入.选择了无教师学习的自组织映射神经网络.最后利用钢箱梁模型在各种模拟裂缝状态下的振动响应数据对网络进行了训练和测试,测试结果表明该方法可以有效地对裂缝损伤进行定位和定量识别.

关键词： 主成分分析 神经网络 钢箱梁 焊缝损伤识别 频响函数 特征向量

作者: 孙砚飞 姜德生 王玉华

作者单位: 光纤传感与信息处理教育部国家重点实验室 武汉理工大学 武汉 430070

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 河南焦作

会议语种:中文

页码: 405-408

在线出版日期: 2008-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）