基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構損傷識別研究.pdf

1、現(xiàn)在設計建設的電力工程建筑使用壽命大多要達到60年以上,在電力工程建筑物長期使用過程中對建筑物能否進行實時監(jiān)測,保證其耐久性和安全性,對電力工程全壽命周期管理有著重要意義。健康監(jiān)測系統(tǒng)的核心技術之一是損傷識別技術,進一步深入研究能適應電力土木工程結構實時健康監(jiān)測系統(tǒng)需要的損傷識別方法具有重要的理論意義和工程實際應用價值。
　　結構損傷識別問題實質(zhì)上可看作是一個模式識別問題,即確定損傷指標與結構損傷狀態(tài)之間的關系問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡算

2、法在模式識別問題方面具有突出的優(yōu)點,逐漸被越來越多的研究者應用于結構損傷識別領域。然而,由于BP算法是一種基于梯度下降的搜索方法,存在著如收斂速度慢、易陷入誤差函數(shù)的局部極小點等不足,無法滿足實際應用的需求。
　　本文研究了 BP算法和遺傳算法的基本原理,分析了遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法融合的必要性、基本思想以及融合時基本要素的確定方法,將擅長全局搜索的遺傳算法和局部尋優(yōu)能力較強的BP算法相結合,根據(jù)遺傳算法的交叉、變異和選擇算子

3、在全變量空間以較大概率搜索全局解,在解的點附近利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡快速、精確地收斂定位最優(yōu)解,利用遺傳算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的權值,將優(yōu)化所得的參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值,既避免陷入局部極小值,同時提高了算法收斂速度。
　　本文提出了利用結構的前五階固有頻率用于框架結構的損傷預警指標,結合某發(fā)電廠框架結構實例,選取了框架結構的損傷定位和定量指標,采用改進優(yōu)化的GA-BP算法構建了電力工程框架結構損傷識別系統(tǒng);實驗結果表明基于遺傳優(yōu)化的BP算