基于模态参数小波神经网络的结构损伤识别方法研究开题报告

基于模态参数小波神经网络的结构损伤识别方法研究开题报告1.研究背景随着建筑、桥梁、飞机、船舶等工程结构日益发展，其可靠性也变得越来越重要。然而，由于外界因素的影响，工程结构可能会受到损伤或破坏，从而降

基于模态参数小波神经网络的结构损伤识别方法研究 开题报告 1. 研究背景 随着建筑、桥梁、飞机、船舶等工程结构日益发展，其可靠性也变 得越来越重要。然而，由于外界因素的影响，工程结构可能会受到损伤 或破坏，从而降低其性能和安全性。因此，对结构的损伤识别和监测变 得越来越重要，尤其是在工程结构的安全评估和维护中。 现代结构损伤识别方法主要基于结构响应监测技术，可以通过分析 结构响应来确定结构的损伤位置和严重程度。其中，基于模态参数的方 法是一种常用的结构损伤识别方法。该方法通过损伤识别前后的模态参 数差异来确定结构的损伤位置和程度。 但是，传统的基于模态参数的结构损伤识别方法存在一定的局限 性。首先，由于结构受到的损伤往往是非线性的，因此模态参数的变化 也是非线性的，这会导致传统方法的精度降低。其次，传统方法无法很 好地处理信号的非平稳性和噪声干扰，这也会降低其精度和可靠性。 2. 研究内容和目标 本研究旨在提出一种基于模态参数小波神经网络的结构损伤识别方 法。具体而言，本研究将通过以下步骤来实现： (1) 构建结构有限元模型，并采集结构在不同损伤状态下的自由振动 响应信号。 (2) 利用模态分析方法提取结构的模态参数，并计算不同损伤状态下 的相应模态参数差异矩阵。 (3) 对损伤信号进行小波分析和去噪处理，提取信号的特征向量。 (4) 将模态参数差异矩阵和信号特征向量输入到小波神经网络中进行