| 基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究 |
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| 引用本文： | 范旭红,章立栋,杨帆,李青,郁董凯.基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版),2023(3):332-341. |
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| 作者姓名： | 范旭红 章立栋 杨帆 李青 郁董凯 |
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| 作者单位： | 1. 江苏大学力学与土木工程学院;3. 中国葛洲坝集团第二工程有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目(52108148)； |
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| 摘 要： | 为了准确识别预应力混凝土结构的损伤程度，制作预应力钢筋混凝土实验梁，进行三点弯曲加载实验，收集损伤全过程声发射(AE)信号.绘制声发射振铃计数与持续时间的特征参数关联分布图，以揭示梁的损伤演化过程.借鉴加卸载响应比理论进一步将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建Elman神经网络，基于Elman神经网络采用局部搜索算法，难以达到全局最优的缺点，提出用蝙蝠算法(BA)对其进行优化.设计BA-Elman神经网络模型训练识别试验梁各损伤阶段AE信号特征参数数据，准确率达到93%,相较于基础Elman神经网络准确率提高了6%左右.定型BA-Elman网络结构并识别同种工况下的其他梁AE信号，识别准确率达到92%左右.
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| 关 键 词： | 声发射 预应力混凝土结构 损伤识别 Elman神经网络 蝙蝠算法 |
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