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基于自由响应信号与神经网络的结构损伤识别研究的任务书
一、研究背景和意义
随着现代化建筑结构复杂化和高层化的趋势，结构损伤识别技术的研究和应用越来越受到重视。结构损伤识别是指通过对结构振动特性的分析，以识别结构中存在的疲劳、裂缝、损伤等问题。在工程应用方面，结构损伤识别技术可以用于监测建筑物、桥梁、船舶、飞机等各种工程结构的运行状态，提高结构的安全性和可靠性，预防灾害事故的发生。
目前结构损伤识别的方法主要有模型法、统计量法、参数估计法、小波分析法等。这些方法虽然能够有效地对结构损伤进行识别，但其局限性也逐渐凸显出来。例如模型法需要建立精确的结构模型，然而准确建立复杂结构模型是非常困难的；统计量法虽然简单易行，但识别的结果较为粗略；参数估计法面临模型选择的挑战和参数估计的误差；小波分析法则只适用于线性系统。因此，开展基于自由响应信号与神经网络的结构损伤识别研究具有十分重要的现实意义和科学价值。
二、研究内容和方法
本课题旨在开展基于自由响应信号与神经网络的结构损伤识别研究，具体包括以下三个方面：
1.研究自由响应信号的提取和特征分析方法。自由响应信号是指在结构中施加外力之后，结构自由响应所产生的信号。本研究将针对自由响应信号进行提取和特征分析，寻求提高识别准确性的有效方法。
2.建立基于神经网络的结构损伤识别模型。本研究将基于神经网络建立结构损伤识别模型，并探寻神经网络在结构损伤识别方面的应用潜力。
3.实验验证和分析。本研究将在实际结构中进行结构损伤识别实验，验证所建立的识别模型的可行性和有效性，并对识别结果进行分析和总结。
三、预期成果
本研究的预期成果包括以下方面：
1.自由响应信号的提取和特征分析方法的研究成果。
2.基于神经网络的结构损伤识别模型的设计与实现。
3.实际结构损伤识别实验的完成与数据采集。
4.具有实际应用价值的结构损伤识别技术研究成果。
四、进度安排
1.自由响应信号提取和特征分析方法的研究：6个月。
2.基于神经网络的结构损伤识别模型的研究：6个月。
3.实际结构损伤识别实验的完成与数据采集：6个月。
4.结构损伤识别技术研究成果整理与撰写论文：4个月。
五、参考文献
1.王继坤,刘述初.基于小波变换与遗传算法的结构损伤识别[J].工程力学,2014,31(9):89-95.
2.程天亮,王浩然,余振洲.基于自由响应测试技术的大跨度钢桥结构寿命评估[J].工程力学,2017,34(9):161-167.
3.晏福兵,王健民.基于神经网络及小波变换的结构损伤识别[J].建筑结构学报,2017,38(5):1-10.
4.王峰,高荣昌.基于结构响应的损伤识别方法综述[J].机械工程学报,2015,51(5):1-12.
5.祁亮,李霄,郭玉红,等.基于小波包变换和神经网络的结构损伤识别[J].工程力学,2016,33(12):41-49.