【摘 要】
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提出一种基于人工神经网络(ANN--Artificial Neural Network)的柔性结构损伤模式识别方法,将神经网络用做损伤模式的分类器.引入通过对输入模式的增强来实现多种模式分类的函
【机 构】
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重庆大学智能结构研究中心,重庆,400044重庆邮电学院,重庆,400065;
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提出一种基于人工神经网络(ANN--Artificial Neural Network)的柔性结构损伤模式识别方法,将神经网络用做损伤模式的分类器.引入通过对输入模式的增强来实现多种模式分类的函数连接型神经网络构成损伤模式识别方法.通过对柔性悬臂梁结构的损伤识别实验表明 ,该方法运用于模式较少的场合非常有效,并且网络结构简单,学习速度快.实验中采用PV DF压电薄膜作为信号获取元件,并且以柔性结构多个位置传感器的输出值的相对值作为模式识别中的特征向量,识别时对梁的振动幅度没有固定要求.实验结果表明,这是一种有效的损伤模式识别方法.
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