基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究的任务书.docx
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基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究.docx
基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究随着现代工程建设水平的不断提高,建筑物的要求越来越高,而在建筑物的使用与维护的过程中,结构损伤是不可避免的问题。因此,对于结构损伤的识别和评估成为了建筑领域中一项乃至关键的研究工作。近年来,应变模态与小波分析这两种方法被广泛应用于结构损伤的识别领域,本文将对这两种方法进行综述与分析。一、应变模态分析法应变模态分析法,简称EMA,在结构损伤的识别与评估工作中被广泛应用。EMA是一种基于振动模态的结构健康监测方法,它通过测量结构在
基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究的任务书.docx
基于应变模态与小波分析识别结构损伤的研究的任务书一、背景结构损伤识别是结构健康监测领域中的一个重要研究方向,对于保障结构安全和延长其使用寿命具有重要意义。目前,常用的结构损伤识别方法包括模态分析、频率响应函数分析、小波分析、时频分析等。其中,模态分析是一种经典的结构损伤识别方法,它通过分析结构的应变模态,来定位和识别结构的损伤位置。但是,模态分析方法需要准确的模态参数,而对于部分复杂结构的模态参数识别较为困难。因此,研究小波分析在结构损伤识别中的应用,成为当前的研究热点之一。二、研究内容本研究旨在结合应变
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基于应变模态小波变换的框架结构损伤识别研究随着中国经济的蓬勃发展,框架结构在建筑领域得到了广泛的应用。尽管框架结构具有高强度、优异的抗震性和刚度等特点,但在长期的使用过程中,由于自然和人为因素的影响,框架结构也会受到损伤,从而导致建筑物的安全受到威胁。因此,对框架结构损伤的识别和评估一直是基础研究和应用研究的重要方向之一。在现有的标准方法中,常采用经验模态分解(EMD)、小波变换(WT)等方法对结构损伤进行分析。然而,这些方法研究的时间和频域上是分开的,没有利用到两者在实际结构损伤分析中的内在联系。在此背
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基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法摘要结构损伤的准确识别对于保障工程结构的安全性至关重要。本文提出了一种基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法,该方法综合应变模态和小波分析的特点,通过建立小波神经网络模型实现结构损伤识别。首先,利用传感器获取结构的应变数据,并通过模态分析方法提取应变模态形态。然后,通过小波分析将应变模态数据进行小波变换,得到小波系数。接下来,利用小波神经网络模型对小波系数进行训练和预测,实现结构损伤识别。最后,通过数值试验验证了该方法
基于应变模态的网壳结构损伤识别研究的任务书.docx
基于应变模态的网壳结构损伤识别研究的任务书任务书:基于应变模态的网壳结构损伤识别研究一、研究背景及意义网壳结构是一种大跨度建筑结构,因其形式美观,同时具有轻量、高强度等优越性能,被广泛应用于体育馆、会展中心、车站等场馆。然而,随着时间的推移,服役中的网壳结构也面临着各种损伤,如腐蚀、裂纹、断裂等,这些损伤会影响到网壳结构的安全性、稳定性和使用寿命,因此及时进行损伤识别和评估就显得尤为重要。传统的网壳结构损伤识别方法主要依赖于试验或模拟分析,这些方法虽然有效,但是存在一些缺点,如成本高、工作量大等,因此需要