1 gen 2019 anni - Damage detection in structural systems utilizing artificial neural networks and proper orthogonal decomposition, 2018

Descrizione:

提出了一种利用人工神经网络（ANN）和正交分解（POD）检测、定位和量化结构损伤强度的监督学习方案。对于建筑和桥梁等结构系统，与其响应相关的正交振型（POM）是（1）施加外部荷载和（2）机械特性的函数。在本研究中，我们采用监督学习策略来帮助区分因负载变化所造成的损坏而导致的POM变化。训练神经分类器对不同载荷模式的响应进行分类，然后使用一组应用载荷对回归神经网络进行训练，以检测分类的POM可能的损伤。为了验证该方法的有效性，进行了模拟试验，以确定铁路桁架桥的损伤指标。现有桥梁的一个经验证的三维（3D）有限元（FE）模型被用于生成列车荷载下的应变-时间历程，这些应变-时间历程是从桥梁附近的称重运动（WIM）站测得的。通过模拟实验验证了该方法的有效性。