CN109145446A - 一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法，包括以下步骤：S1：通过软件模拟构建结构模型，并根据结构模型进行单元划分；S2：模拟结构模型在不同单元的若干种结构损伤情况；S3：提取结构在自由振动情况下的第一阶模态应变能，所得的数据转化为矩阵数据形式，作为卷积神经网络的输入；S4：对卷积神经网络进行训练；S5：对结构进行实际测量，并按照S1的单元划分方式计算不同单元在不同阶模态的模态应变能；S6：将S5的模态矢量的数据矩阵代入到S4的训练后的卷积神经网络，得到结构的损伤结果。本发明提高损伤识别的精度，减少了干扰单元，并且可以识别出损伤程度，单一利用模态应变能不能识别出损伤的程度。

Description

一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法
技术领域
本发明涉及于土木工程损伤识别领域，特别涉及一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法。
背景技术
土木工程结构在长期服役的过程中，很容易发生损伤，因损伤引发的工程事故带来的人员伤亡及经济损失惨重，所以对结构的健康监测及损伤检测显得极为重要。目前已存在的基于模态应变能的结构损伤别技术，一般是与完好情况的模态应变能做差值，或求变化率来进行损伤识别，存在着识别不准确的缺点，会出现较多的干扰单元，很容易误判，且不能识别结构损伤的程度。
发明内容
为克服现有基于模态应变能的不足，本发明提出了一种新的基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法。本发明将模态应变能与先进的卷积神经网络相结合，可以克服单一利用模态应变能不能够准确识别结构损伤的缺点，同时可以识别损伤的位置及损伤程度，达到提高损伤识别精度的目的。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法，包括以下步骤：
S1：通过软件模拟构建结构模型，并根据结构模型进行单元划分；
S2：模拟结构模型在不同单元的若干种结构损伤情况；
S3：提取结构在自由振动情况下的第一阶模态应变能，所得的数据转化为矩阵数据形式，作为卷积神经网络的输入；
S4：对卷积神经网络进行训练；
S5：对结构进行实际测量，并按照S1的单元划分方式测量不同单元在不同阶模态的模态应变能，形成与S3对应的矩阵数据形式；
S6：将S5的模态矢量的数据矩阵代入到S4的训练后的卷积神经网络，得到结构的损伤结果。
在一种优选的方案中，损伤模拟方法可以是弹性模量折减，或者是模拟缺口。
在一种优选的方案中，所述的不同单元在不同阶模态的模态矢量通过下式进行表达：
式中，所述的表示损伤前的j单元i阶模态应变能；所述的表示损伤后的j单元i阶模态应变能；所述的{φ}ui表示损伤前的i阶模态矢量；所述的{φ}di表示损伤后的i阶模态矢量；所述的Kj是损伤前和损伤后的结构的第j单元的刚度矩阵。
在一种优选的方案中，所述的Kj通过下式进行表达：
Kj＝LTK'jL
式中，所述的K'j表示局部坐标系中损伤前和损伤后的结构的第j单元的单元刚度矩阵；所述的L表示坐标转换矩阵。
在一种优选的方案中，所述的S3的数据转化为二维矩阵数据形式或者三维矩阵数据形式。
在一种优选的方案中，所述的S1中通过abaqus模拟构建结构模型。
在一种优选的方案中，所述的S4中，通过python语言对卷积神经网络进行训练。
在一种优选的方案中，所述的卷积神经网络包括输入层、卷积层、激活函数和连接层。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明显著地提高损伤识别的精度，大大地减少了干扰单元，并且可以大概地识别出损伤程度，单一利用模态应变能不能识别出损伤的程度；同时，卷积神经网络通过权值共享和部分连接，可以大大地简化网络的复杂程度，提高运算速率，损伤识别的准确性也得到提高。
附图说明
图1为本实施例流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
如图1所示，一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法，包括以下步骤：
S1：通过abaqus软件模拟构建结构模型，并根据结构模型进行单元划分；
S2：模拟结构模型在不同单元的若干种结构损伤情况；
S3：提取结构在自由振动情况下的第一阶模态应变能，所得的数据转化为二维矩阵数据形式，作为卷积神经网络的输入；卷积神经网络包括输入层、卷积层、激活函数和连接层。
S4：通过python语言对卷积神经网络进行训练；
S5：对结构进行实际测量，并按照S1的单元划分方式测量不同单元在不同阶模态的模态应变能，形成与S3对应的矩阵数据形式；
不同单元在不同阶模态的模态矢量通过下式进行表达：
式中，表示损伤前的j单元i阶模态应变能；表示损伤后的j单元i阶模态应变能；{φ}ui表示损伤前的i阶模态矢量；{φ}di表示损伤后的i阶模态矢量；Kj通过下式进行表达：
Kj＝LTK'jL
式中，K'j表示局部坐标系中损伤前和损伤后的结构的第j单元的单元刚度矩阵；L通过下式进行表达：
K'j通过下式进行表达：
S6：将S5的单元的模态矢量的二维数据矩阵代入到S4的训练后的卷积神经网络，得到结构的损伤结果，损伤结果包括结构的损伤的位置和结构的损伤的程度。
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于模态应变能和卷积神经网络的结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过软件模拟构建结构模型，并根据结构模型进行单元划分；
S2：模拟结构模型在不同单元的若干种结构损伤情况；
S3：提取结构在自由振动情况下的第一阶模态应变能，所得的数据转化为矩阵数据形式，作为卷积神经网络的输入；
S4：对卷积神经网络进行训练；
S5：对结构进行实际测量，并按照S1的单元划分方式测量不同单元在不同阶模态的模态应变能，形成与S3对应的矩阵数据形式；
S6：将S5的模态矢量的数据矩阵代入到S4的训练后的卷积神经网络，得到结构的损伤结果，所述的损伤结果包括结构的损伤的位置和结构的损伤的程度。
2.根据权利要求1所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的不同单元在不同阶模态的模态矢量通过下式进行表达：
式中，所述的表示损伤前的j单元i阶模态应变能；所述的表示损伤后的j单元i阶模态应变能；所述的{φ}ui表示损伤前的i阶模态矢量；所述的{φ}di表示损伤后的i阶模态矢量；所述的Kj是损伤前和损伤后的结构的第j单元的刚度矩阵。
3.根据权利要求2所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的Kj通过下式进行表达：
Kj＝LTK'jL
式中，所述的K'j表示局部坐标系中损伤前和损伤后的结构的第j单元的单元刚度矩阵；所述的L表示坐标转换矩阵。
4.根据权利要求1至3中任一权利要求所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的S3的数据转化为二维矩阵数据形式或者三维矩阵数据形式。
5.根据权利要求4所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的S1中通过abaqus模拟构建结构模型。
6.根据权利要求1、2、3或5所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的S4中，通过python语言对卷积神经网络进行训练。
7.根据权利要求6所述的结构损伤识别方法，其特征在于，所述的卷积神经网络包括输入层、卷积层、激活函数和连接层。
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