基于機器學(xué)習(xí)的大跨橋梁斜拉索損傷識別

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1、學(xué)校代碼：10286分類號：TU317密級：公開UDC：531學(xué)號：150894基于機器學(xué)習(xí)的大跨橋梁斜拉索損傷識別研究生姓名：耿超導(dǎo)師姓名：韓玉林申請學(xué)位類別工學(xué)碩士學(xué)位授予單位東南大學(xué)一級學(xué)科名稱力學(xué)論文答辯日期2018年6月7日二級學(xué)科名稱工程力學(xué)學(xué)位授予日期2018年6月20日答辯委員會主席孫偉評閱人S005306-1S005306-22018年6月8日碩士學(xué)位論文基于機器學(xué)習(xí)的大跨橋梁斜拉索損傷識別專業(yè)名稱：工程力學(xué)研究生姓名：耿超導(dǎo)師姓名：韓玉林IDENTIFICATIONOFDAMAGEDSTAYCABLEOFLONG-SPANBRIDGEBASEDO

2、NMACHINELEARNINGAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYGengChaoSupervisedbyHanYu-linJianminSchoolofCivilEngineeringSoutheastUniversityJune2018東南大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研宄工作及取得的研究成果。不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過盡我所知，論文中，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外為獲得東南大

3、學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我的研宄成果，也不包含一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。鳴（＞■研宄生簽名：ｔ邕—東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明圖書館、《中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）》電子雜東南大學(xué)、國家、中國科學(xué)技術(shù)信息研宄所志社有限公司、萬方數(shù)據(jù)電子出版社、北京萬方數(shù)據(jù)股份有限公司有權(quán)保留本人所送交學(xué)位用影印。、縮印或其他復(fù)制手段保存論文本人電子文檔的論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采一，內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱可以）論文的全部內(nèi)容或

4、中。論文的公布公布（包括以電子信息形式刊登、英文摘要等部分內(nèi)容息形式刊登。（包括以電子信）授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理研究牛鮮：：導(dǎo)臟名ｆ中文摘要中文摘要本文以一座斜拉橋為具體研究對象（該斜拉橋的原型是蘇拉馬都大橋），研究其主要構(gòu)件拉索的健康監(jiān)測方法。首先在該橋有限元基準模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的損傷程度和拉索損傷數(shù)目來確定工況，并由此得到不同工況下拉索的應(yīng)變數(shù)據(jù)，然后分別基于BP（BackPropagation，反向傳播）網(wǎng)絡(luò)、SCG（ScaledConjugateGradient，量化共軛梯度）網(wǎng)絡(luò)以及RBF（RadialBasisFunction，徑向基

5、函數(shù)）網(wǎng)絡(luò)，開展大跨斜拉橋拉索的損傷識別方法的研究。主要工作如下：1.面對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多缺點，如算法收斂速度慢，學(xué)習(xí)效率低、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定、容易陷入到局部最小點等，通過加入動量項和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率來獲得改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用“交叉驗證法”來研究不同參數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能影響并選取合適的網(wǎng)絡(luò)。研究表明，改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在一定精度范圍內(nèi)對拉索損傷進行識別。2.在共軛梯度算法的基礎(chǔ)上，選擇“SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”作為拉索損傷識別方法。通過建立與BP算法相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并統(tǒng)計比較該網(wǎng)絡(luò)在同一個校驗集數(shù)據(jù)樣本上的性能，數(shù)據(jù)表明“SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定優(yōu)

6、勢。在此基礎(chǔ)上，將“SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”使用在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，結(jié)果證明“SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”可以獲得比BP網(wǎng)絡(luò)更好的拉索損傷識別效果。3.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對拉索損傷進行識別，并統(tǒng)計在相同校驗集數(shù)據(jù)樣本上該網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果，比較分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和“SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”各自的優(yōu)缺點。研究表明：只有在損傷程度達到一定程度后，網(wǎng)絡(luò)的損傷識別效果才會隨之下降，從整體上來看，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效且穩(wěn)定地來對拉索損傷進行識別。關(guān)鍵詞：斜拉橋，拉索，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SCG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，損傷識別IAbstractABSTRACTTheresearchobjectofthisp

7、aperisacable-stayedbridge(theprototypeofwhichisSuramaduBridge)andthehealthmonitoringmethodsofthemaincomponentcablearestudied.First,onthebasisofthefiniteelementmodelofthebridge,theworkingconditionsweredeterminedaccordingtodifferentdamagelevelsandthenumberofdamagedcables,andthestrainda