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基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究
标题：基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究
摘要：
随着结构健康监测技术的发展，实测模态数据在结构损伤识别中的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，由于各种原因导致的不完备实测数据问题较为常见，这给结构损伤识别带来了一定的挑战。为此，本文基于不完备实测模态数据，提出了一种结构损伤识别方法，旨在解决不完备数据对准确识别结构损伤的影响。
1.引言
随着结构工程的迅猛发展，确保结构的安全性和可靠性成为十分重要的任务。结构损伤识别作为结构健康监测领域的重要内容，旨在通过实时监测和分析结构动态响应数据，识别结构中可能存在的损伤。
2.模态分析与结构损伤识别
模态分析是结构损伤识别中常用的方法之一，通过振动测试实验，提取结构的固有频率、模态形态等信息。然而，在实际应用中，由于测试条件、环境噪声等因素的影响，导致得到的实测模态数据不完备。
3.不完备实测模态数据处理方法
针对不完备实测模态数据的问题，本文提出了一种基于数据插值和模态参数优化的处理方法。首先，对实测模态数据进行插值处理，填补缺失数据。然后，利用插值后的数据进行模态参数提取，采用优化算法对模态参数进行优化，以减小插值带来的误差。
4.结构损伤识别方法
在处理完不完备实测模态数据后，本文提出了基于特征提取和模式识别的结构损伤识别方法。通过对模态参数的提取和选择，得到一组表征结构状态的特征向量。然后，利用机器学习算法构建结构损伤的分类模型，实现对结构损伤的自动识别。
5.数值实例验证
通过对数值实例的验证，证明了本文方法的有效性和可行性。在模拟的结构损伤情况下，本文的方法能够准确识别结构损伤，并给出损伤位置和程度的预测结果。
6.结论
本文基于不完备实测模态数据，提出了一种结构损伤识别方法。通过数据插值和模态参数优化，得到准确的模态参数，进而实现了对结构损伤的识别。数值实例验证结果表明，所提出的方法具有较好的效果和可行性，为结构损伤识别提供了一种新的思路。
关键词：结构损伤识别、不完备实测数据、模态分析、特征提取、机器学习算法