2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、現(xiàn)代工程結(jié)構(gòu)的大型化和復(fù)雜化,導(dǎo)致人們無法及時(shí)準(zhǔn)確的了解結(jié)構(gòu)的工作狀況。自然災(zāi)害、結(jié)構(gòu)的疲勞變形和自然環(huán)境的侵蝕都會(huì)導(dǎo)致工程結(jié)構(gòu)的損傷。及時(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷,減少或避免人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,顯得尤為重要,這就需要一套結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng),來及時(shí)準(zhǔn)確地反映結(jié)構(gòu)的使用狀況。本文以空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,將整個(gè)結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)分為三個(gè)模塊來研究,包括結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別系統(tǒng)。首先,基于虛擬儀

2、器技術(shù)LabVIEW軟件平臺(tái)開發(fā)了結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了16個(gè)通道的實(shí)時(shí)采集、海量硬盤采集和觸發(fā)采集等功能,并且設(shè)置了數(shù)字濾波功能,可以對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波以減少噪聲干擾,同時(shí)能較好地保證數(shù)據(jù)的完整性。然后,基于MATLAB的GUI語(yǔ)言開發(fā)了結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了最小二乘復(fù)指數(shù)法(LSCE),特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)法(ERA),有理多項(xiàng)式擬合法(RFPM)等參數(shù)識(shí)別功能,可以通過繪制穩(wěn)態(tài)圖剔除識(shí)別過程中出現(xiàn)的虛假模態(tài),可以對(duì)振型結(jié)果進(jìn)行

3、三維動(dòng)畫顯示,具有界面友好,操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),交互式操作菜單可以引導(dǎo)使用者逐步完成模態(tài)參數(shù)識(shí)別的整個(gè)過程。以一桁架結(jié)構(gòu)模型對(duì)其進(jìn)行了仿真數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,結(jié)果表明,本文所開發(fā)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別結(jié)果可靠,快捷。最后,研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識(shí)別算法,用共軛梯度法作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù),選擇固有頻率變化率和每個(gè)自由度在前10階的模態(tài)分量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),并使用節(jié)點(diǎn)數(shù)作為輸出神經(jīng)元數(shù)量。采用一個(gè)桁架結(jié)構(gòu)模型對(duì)其進(jìn)行了仿真數(shù)據(jù)的驗(yàn)

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