基于BA-Elman算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别研究

作者：范旭红; 章立栋; 杨帆; 李青; 郁董凯

来源：西安建筑科技大学学报(自然科学版), 2023, 55(03): 332-341.

DOI：10.15986/j.1006-7930.2023.03.003

• 声发射
• 预应力混凝土结构
• 损伤识别
• Elman神经网络
• 蝙蝠算法

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.

• 单位
  中国葛洲坝集团第二工程有限公司; 土木工程学院; 江苏大学