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基于模态参数灵敏度的损伤方程组求解正则化方法研究
文献摘要：
基于模态参数的结构损伤识别方法是振动损伤识别领域中应用最为广泛的方法.利用模态参数灵敏度构建结构损伤方程组,对其进行求解可以识别结构损伤位置和程度.由于实际工程中模态参数不完备性和噪声的影响,结构损伤方程易出现病态问题,直接求解可能产生错误的结果.为了解决这一问题,可以引入正则化方法进行求解.然而,各类正则化方法的基本原理、区别和联系及其在结构损伤识别中的应用没有系统的研究和对比.本文梳理了几类常用的正则化方法,对比分析其在基于模态参数灵敏度的损伤方程组求解中的适用性,讨论损伤程度、噪声水平和测点数目对几类方法识别结果的影响,为结构损伤识别中的正则化方法选择提供依据.通过连续梁和框架结构数值算例分析表明,在求解损伤方程的应用中,L1范数正则化方法鲁棒性较强,贝叶斯正则化方法次之,奇异值截断算法和L2范数正则化方法的鲁棒性较差;L1范数正则化方法能够产生更少的假阳性损伤单元,受噪声和测点数目影响较小,更适合损伤识别的应用.
文献关键词：
结构损伤识别;模态参数;损伤方程组;灵敏度;正则化
中图分类号：
作者姓名：
孙健敏;李丹;颜王吉
作者机构：
合肥工业大学土木与水利工程学院,合肥230009;澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室,澳门999078
文献出处：
引用格式：
[1]孙健敏;李丹;颜王吉-.基于模态参数灵敏度的损伤方程组求解正则化方法研究)[J].计算力学学报,2022(01):70-79
A类：
损伤方程组
B类：
模态参数,参数灵敏度,方程组求解,正则化方法,结构损伤识别,振动损伤,完备性,病态问题,几类,噪声水平,方法识别,方法选择,连续梁,框架结构,数值算例,算例分析,L1,范数,贝叶斯正则化,奇异值,L2,假阳性
AB值：
0.185532
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