1 / 2
文档名称:

基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告本文主要介绍基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别研究中期报告。一、研究背景在结构健康监测领域,利用传感器采集结构物的振动响应数据进行损伤识别已经成为一种实用的方法。然而,由于结构物的复杂性和不确定性,传统的损伤识别方法往往存在局限性。因此,研究开发适用于各种复杂结构的高效、准确的损伤识别方法是当前结构健康监测领域研究的重要课题。二、研究内容本文旨在研究基于曲率模态小波神经网络的框架结构损伤识别方法,主要包括以下内容:。通过对结构物振动响应数据进行小波变换和模态分解,得到结构物的模态小波分量,并构建基于这些分量的神经网络模型。。为了提高损伤识别的准确性和鲁棒性,本文引入曲率特征提取方法,将振动响应数据转化为曲率响应数据,然后在神经网络模型中进行训练和识别。。在模型训练和识别过程中,本文考虑结构物的框架结构特性,将结构物视作一个由多个子系统组成的框架结构,从而提高损伤识别的准确性和鲁棒性。三、研究进展截至目前,本研究已完成对曲率模态小波神经网络框架结构损伤识别方法的理论研究和模型设计。然后,本研究将对该方法进行仿真实验和实际应用验证,以进一步证明其有效性和可行性。预计在未来数月内完成最终的研究工作并撰写结论性论文。