SOFM网络：结构损伤定位的高效解决方案

本文主要探讨了在结构损伤位置识别领域，Self-Organizing Feature Map (SOFM) 网络的应用。SOFM 是一种基于竞争学习的神经网络模型，它通过自我组织的方式将输入数据映射到低维特征空间，从而在处理非线性和高维度数据时表现出优势。在面对结构振动组合损伤指标这一复杂输入时，SOFM 被用来替代传统的BP神经网络，后者常受病态样本影响大且抗噪声能力较弱。 文章针对一桁架结构进行了实验研究，利用SOFM网络作为损伤定位工具。实验结果显示，SOFM网络具有良好的区分能力，即使面对相似的结构振动数据，也能有效地进行区分。此外，通过观察网络的拓扑图，可以直观地评估网络的训练效果和识别性能。在理想无噪声条件下，网络能准确识别出结构的损伤位置；当噪声水平控制在30%以内时，除了少数特殊情况，网络对大部分单元的损伤识别正确率超过95%，显示出较强的抗噪声特性。 结构损伤识别对于大型复杂工程结构的安全至关重要，如海洋平台、高层建筑和大跨度桥梁等。现有的识别方法可分为局部损伤识别和全局损伤识别，后者针对的是整体结构。文章强调，利用结构动力学原理，通过监测和分析结构模态参数的变化，如刚度降低、阻尼增大和频率模式的变化，可以实现损伤的识别。然而，SOFM网络在此过程中发挥的关键作用在于，它能处理这些复杂的动态特性变化，提供更为精确和稳定的损伤位置定位。 SOFM网络在结构损伤位置识别中的应用展示了其在解决复杂工程问题上的潜力，特别是在对抗噪声和处理非线性关系方面。这为大型结构健康监测和维护提供了有力的工具，有助于保障工程结构的安全运行。