基于全息视觉测量的钢混组合结构损伤识别试验研究

作者：余忠儒; 周志祥^*; 邵帅; 杜鹏; 雷杨崑; 邓**

来源：三峡大学学报(自然科学版), 2020, 42(04): 58-65.

DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948x.2020.04.010

• 钢混组合结构
• 全息变形
• BP神经网络
• 损伤识别

对一片钢混组合试验梁依次开展不同损伤工况下的加载试验,利用全息变形视觉测量试验装置获取试验梁全息图像信息数据,基于结构全息边缘轮廓线提取算法计算分析全息图像信息数据以获得试验梁在不同损伤工况下的全息变形.以结构初始全息变形数据和结构目标全息变形数据作为输入,运用改进的BP神经网络算法反演试验梁刚度矩阵的退化,求解单元刚度矩阵折减系数的全局最优解,并以结构单元刚度矩阵折减系数作为损伤表征因子,实现对目标结构损伤状态的识别.试验结果表明:基于结构全息变形数据和BP神经网络的结构损伤识别方法对损伤具有较强判别性,试验梁不同程度、不同位置损伤工况的测试识别结果与试验结果基本一致,试验梁损伤位置及程度平均识别精度为92.6%,为后续研究奠定了基础.

• 单位
  土木工程学院; 重庆交通大学; 陕西省交通建设集团公司