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基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别研究
近年来，基于机器学习的结构健康监测方法逐渐成为研究的热点领域。桥梁作为公路、铁路、水路运输等交通基础设施的重要组成部分，具有巨大的社会和经济意义。然而，桥梁的长期使用和风吹日晒等自然环境因素的影响，可能导致桥梁损伤的产生，进而影响桥梁的安全性和使用寿命。针对这些现实问题，本文提出一种基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别方法。
一、FEMU简介
FEMU(FiniteElementModelUpdating)是一种基于有限元的结构健康监测方法。该方法首先通过建立桥梁的有限元模型，然后通过模型与实测数据之间的比较，更新有限元模型的参数，以达到减小实测数据与有限元模型之间的差距的目的。通过FEMU方法，可以实现对桥梁结构整体的健康监测，进而提高桥梁的安全性和使用寿命。
二、SVM简介
SVM(SupportVectorMachine)是一种基于统计机器学习的方法。SVM方法是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据进行分类。在SVM方法中，将训练数据投影到高维空间之后，再找到最优超平面进行分类。SVM方法具有良好的分类性能，适用于处理高维数据。
三、基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别方法
在本文提出的桥梁损伤识别方法中，首先通过FEMU方法建立桥梁的有限元模型。然后，在桥梁受到外力作用或其它因素导致损伤时，通过实测数据和有限元模型之间的比较，更新有限元模型的参数，以达到减小实测数据与有限元模型之间的差距并识别损伤的目的。
在FEMU方法更新有限元模型的参数之后，将得到一个新的有限元模型。将测试数据(桥梁实际进行测量所得到的数据)投影到这个新的有限元模型空间中，以构成测试数据矩阵。然后，将测试数据矩阵输入到SVM分类器中，进行桥梁损伤的分类识别。
在SVM分类器中，需要对训练数据进行分类。利用经验数据和历史数据，将不同类别的数据进行分类，并分别存储。在桥梁受到损伤后，将新产生的测试数据分别投影到这些类别的空间中，根据最小距离分类原理，将新的测试数据归类为最小距离的类别，即可完成桥梁损伤的识别。
以上基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别方法，可以实现对桥梁结构的全面监测和诊断，并准确地识别损伤位置和程度。该方法不仅提高了桥梁的安全性和使用寿命，也具有广阔的应用前景。