国家自然科学基金(51278226)
- 作品数：3 被引量：20H指数：3
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- 基于云计算MapReduce框架并行粒子群算法的结构损伤识别
- 结构损伤识别本质上是一个非线性问题,由于噪声、模型误差等因素的影响,大多数情况下都是将结构损伤识别转化为一个优化问题进行求解。采用相应的优化算法进行结构损伤识别一直是结构健康监测领域的一大研究热点,而对该类非线性问题进行...
- 陈泽鹏； 余岭；
- 关键词：结构健康监测结构损伤识别并行粒子群算法
- 文献传递
- 一种运用少量传递率函数值与稀疏正则化的结构损伤识别方法被引量：4
- 2020年
- 基于传递率函数的结构损伤识别方法因其无需结构荷载仅需结构响应信息的特点而具有良好的工程应用前景。但是,利用传递率函数进行损伤量化的大多数该类既有方法只能实现结构损伤定位,而不能有效估算结构损伤程度。针对该问题,从频响函数和传递率函数的定义出发,推导传递率函数与结构单元刚度折减系数的直接关系式,考虑结构损伤的稀疏特性并基于稀疏正则化技术,提出了一种运用少量传递率函数值与稀疏正则化的结构损伤识别新方法。数值仿真和实验结果表明:该方法仅需少量频率点对应的传递率函数值即可有效进行结构损伤识别,既能定位结构损伤又能估算损伤程度,具有识别精度高与强鲁棒性的特点。
- 刘焕林骆紫薇余岭
- 关键词：结构健康监测结构损伤识别
- 基于云计算MapReduce框架并行粒子群算法的结构损伤识别
- 结构损伤识别本质上是一个非线性问题,由于噪声、模型误差等因素的影响,大多数情况下都是将结构损伤识别转化为一个优化问题进行求解。采用相应的优化算法进行结构损伤识别一直是结构健康监测领域的一大研究热点,而对该类非线性问题进行...
- 陈泽鹏余岭
- 关键词：结构健康监测结构损伤识别并行粒子群算法
- 基于截断GSVD方法的桥梁移动荷载识别被引量：14
- 2014年
- 针对移动荷载识别系统矩阵的病态问题,通过引入正则化矩阵,提出采用截断广义奇异值分解法(TGSVD)识别桥梁移动荷载,并与时域法(TDM)识别结果比较。两轴移动荷载识别结果表明,TGSVD具有识别精度高、抗噪能力强、识别结果受响应类型及响应组合影响小等优点。对将TGSVD应用于现场移动荷载有重要意义。
- 陈震余岭
- 关键词：移动荷载识别
- 基于TGSVD的桥梁移动荷载识别及正则化矩阵选取被引量：4
- 2015年
- 基于时域法（time domain method,简称TDM）识别移动荷载理论,通过引入正则化矩阵,提出采用截断广义奇异值分解法（truncated generalized singular value decomposition,简称TGSVD）识别桥梁移动荷载。比较不同正则化矩阵对TGSVD识别结果影响,并与TDM识别结果进行比较,两轴移动荷载识别结果表明,正则化矩阵选取对TGSVD识别精度、鲁棒性等影响较大。当正则化矩阵选取适当,TGSVD采用弯矩和加速度响应均具有较高识别精度且识别结果受噪声干扰小。在测点类型单一或测点数量较小时优势更为突出,适宜于现场移动荷载识别,具有较强的工程应用价值。
- 陈震余岭
- 关键词：桥梁移动荷载
