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基于柔度差高斯曲率的结构损伤识别研究的任务书
一、选题背景
结构工程是生产建设中的重要领域，经常会发生视频监控无法覆盖的情况下发生碾压、爆炸、火灾等事故，导致结构本身损伤和安全隐患的出现，为后续生产、环保等问题带来很大的风险。因此，对结构的损伤识别技术研究已受到学术界的广泛关注。在工程实践中，目前已经出现了许多结构损伤识别方法，例如基于振动模态分析、基于信号处理的损伤识别、基于神经网络的损伤识别等方法。
其中，柔度差法是结构损伤识别的一种重要方法，它通过测量不同时间或驱动条件下结构v各个配重点的转移函数，来判断结构是否存在损伤，进而确定损伤位置和程度。在柔度差方法中，高斯曲率是一项重要的参数。高斯曲率是描述曲面特性的重要参数，它反映了曲面的弯曲程度，对结构本身的损伤和变形有着非常敏感的反应。
因此，在本次研究中，我们将基于柔度差高斯曲率，研究一种新的结构损伤识别方法，探讨该方法的使用范围、损伤识别效果、优点和不足之处，为实际工程中的结构损伤识别提供有效的技术支持。
二、研究内容
1.研究柔度差高斯曲率的理论基础，建立数学模型；
2.通过计算机辅助试验，获取结构不同状态下的高斯曲率数据，建立结构损伤识别数据集；
3.基于机器学习算法，开发高精度的结构损伤识别模型，测试并优化模型效果，提高损伤识别检测能力；
4.进行模拟实验，验证该方法的有效性和适用性，同时对比其他结构损伤识别方法的优缺点，探讨该方法在实际工程中的应用前景。
三、预期成果
1.一篇发表在国内知名期刊上论文，介绍柔度差高斯曲率法的理论基础、实验方法和技术应用效果；
2.设计和开发一套高效准确的结构损伤识别算法，具有广泛的工程适用范围；
3.在结构损伤识别领域提出一种基于柔度差高斯曲率的新的技术思路，为行业提供技术创新创造价值。
四、研究方法
1.数学模型的建立：采用高斯曲率、曲率、曲率半径等曲面分析方法建立非线性数学模型；
2.试验数据采集和处理：利用计算机辅助试验系统，采集结构状态下的高斯曲率数据，并通过数据处理提取关键数据；
3.机器学习算法的开发：利用卷积神经网络（CNN）分析高维数据，构建高效准确的结构损伤识别模型；
4.模拟实验的开展：采用自主开发的预制模拟损伤体集成到实际结构中，对比实验验证事件欠琪算法的有效性及适用性。
五、研究难点
1.柔度差分析法中高斯曲率的决策问题；
2.如何从高维数据中提取关键特征信息；
3.如何针对实际结构复杂性问题有效加以控制。
六、参考文献
[1]曹宇.基于GWR的柔度差曲率法在结构损伤识别中的应用[J].土木工程与管理学报，2019，6(3):87-92.
[2]黄雯，王业森，谭臻.基于柔度差法的整体结构损伤识别[J].现代测绘技术，2019,(12):258-262.
[3]Yang,Y.B.,Zhang,Y.F.,Wang,C.L.et.al.Recognitionofdamagetypesandpositionsinirregularstructureusingcurvatuemodeshape[C].InternationalConferenceonControl,AutomationandInformationScience，2018。