济南大学学报(自然科学版)

北大核心,CA

国内刊号:37-1378/N

国际刊号:1671-3559

济南大学学报(自然科学版)杂志2023年第01期:基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法

发布日期:

作者:周颖,刘泽佳,张舸,周立成,刘逸平,汤立群,蒋震宇,杨宝

基金:国家自然科学基金项目(11972162);; 中国博士后科学基金项目(2021M700886)

为了提高结构损伤定量和定位的准确率,提出基于移动主成分分析与集成学习的结构损伤识别方法;利用移动主成分分析对原始应变响应数据进行特征分析,得到包含损伤信息的第一、第二特征向量,将两者相结合所得的组合特征向量作为损伤指标输入集成学习模型,进行结构损伤程度和损伤位置预测;采用双跨平面梁的仿真应变监测数据,对所提出的结构损伤识别方法的有效性进行验证,对比分别以第一、第二、组合特征向量作为输入的分类模型的损伤定量和定位的准确率。结果表明:在一定强度的噪声条件下,组合特征向量能同时具备第一、第二特征向量的优点,并且能克服单个特征向量的局限,获得优异的损伤识别性能和抗噪性;在信噪比为40 dB的弱噪声情况下,将组合特征向量输入集成学习模型进行损伤定量和定位,准确率分别可达98.9%、 99.0%,在信噪比为10 dB的强噪声情况下准确率仍分别可达82.3%、 73.2%。

来源:2023年第01期

《济南大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看济南大学学报(自然科学版)杂志2023年第01期

联系我们

  • 地址:山东省济南市南辛庄西路336号
  • 电话:0531-82765454
  • E-mail:sdjc@ujn.edu.cn

咨询工作人员