国家部委资助项目(BY208L26)
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 相关作者：韦灼彬曹军宏刘树勇高屹吴森更多>>
- 相关机构：中国人民解放军海军工程大学中国人民解放军海军装备研究院更多>>
- 发文基金：国家部委资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 改进型盲源分离在结构模态识别中的应用被引量：3
- 2013年
- 提出一种基于量子遗传算法的二阶盲源分离识别结构模态参数的新方法,首先,对测量信号进行Hilbert变换构建分析信号;然后,采用量子遗传算法求解最优时延,利用最优时延的二阶协方差矩阵同时对角化进行信号分离,得到的混合矩阵作为模态振型;最后,对单自由度模态响应提取模态频率和阻尼比。钢框架结构实验结果表明,该方法不仅适用于实模态情况,同时适用于复模态情况,且计算简单、识别精度高。
- 曹军宏韦灼彬刘树勇
- 关键词：模态参数识别盲源分离量子遗传算法复模态
- 独立分量分析结合马氏距离的非监督损伤识别方法被引量：2
- 2012年
- 为了解决结构损伤识别中监督学习方法在实际中难以获得损伤样本的限制,提出基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)结合马氏距离判断结构损伤的方法。首先采用ICA方法提取统计独立源信号和混合矩阵,将混合矩阵作为特征参数输入至马氏距离判别函数,然后根据结构健康状态的马氏距离设计门限值,该门限值与检测信号的马氏距离的比较结果作为损伤判断的依据。在冲击载荷作用下,对钢框架结构模型进行了振动实验,结果表明:ICA方法提取的混合矩阵是一种有效的损伤特征参数,基于ICA和马氏距离的非监督学习方法能够正确识别结构损伤,从而为结构健康监测提供了一种行之有效的损伤识别方法。
- 曹军宏韦灼彬高屹
- 关键词：独立分量分析混合矩阵损伤识别
- 基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法被引量：3
- 2012年
- 为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别。在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力。
- 曹军宏韦灼彬
- 关键词：独立分量分析神经网络损伤识别钢结构
- 振动分析在钢桁架结构损伤预警中的应用被引量：1
- 2010年
- 基于有限元分析软件ABAQUS平台,以一种钢桁架结构为例进行数值仿真分析;以白噪声信号作为环境激励信号,对钢桁架结构进行振动分析;结合虚拟脉冲响应函数和小波包能量谱分析法,对钢桁架结构在环境信号激励下进行损伤预警。最后,比较了不同测点的预警效果。结果表明:这两种方法的同时使用,对钢桁架结构在环境激励下进行损伤预警的效果十分明显,具有很好的工程应用价值。
- 吴森韦灼彬
- 关键词：钢桁架小波包能量谱损伤预警
