基于吊索局部振动与神经网络技术的悬索桥损伤定位

基于由吊索局部振动测试构建的吊索张力指标，应用神经网络技术对悬索桥结构损伤位置和程度识别进行了探讨。首先应用经校正的三维有限元模型，对该方法进行了较为详细的数值模拟分析。模拟了多种可能的损伤工况。采用BP网络，以不同损伤程度下基于吊索频率计算的张力指标作为网络的训练与测试输入，由网络的输出向量来指示损伤位置及程度。然后，利用面向健康诊断专门设计制作的悬索桥试验模型，针对个别损伤工况进行了损伤识别的模型试验研究。数值模拟和试验研究均获得较好的损伤识别效果。该方法的突出优点是只用到少量吊索的局部模态的基频，就能获得较好的识别结果。而对少量吊索的局部模态的基频测量要比其它面向损伤检测的测量容易得多。因此，该方法具有重要的实用价值。

Damage locating of a suspension bridge based on hanger local vibration and neural network technique