人工神经网络解决复杂结构模态匹配问题

"基于人工神经网络的复杂结构模态匹配* (2006年)" 文章主要探讨了在结构模态分析领域中，如何利用人工神经网络解决复杂结构模态匹配的问题。模态匹配是结构动力学领域的重要技术，用于比较理论计算模态与实验测量模态之间的相似性，以验证模型的准确性或识别结构损伤。传统的模态匹配方法，如Modal Assurance Criterion (MAC) 法，虽然在简单结构上表现良好，但在处理复杂结构时可能会遇到挑战，如测点不足、测点布置不当和测量误差等。 文章提出了基于人工神经网络的模态匹配新方法，该方法能够处理上述问题，准确匹配复杂结构的模态向量，并能有效地消除由试验条件引起的模态向量空间混叠效应。作者采用了一种轮换式学习策略，考虑到在实际工程中获取的训练样本数量有限，通过轮换样本以扩大学习集，从而提高模型的泛化能力。 在理论分析的基础上，文章通过算例展示了该方法的合理性和可靠性。算例分析表明，基于人工神经网络的模态匹配方法能够有效地处理复杂结构的模态匹配问题，具有广泛的应用潜力。关键词包括模态匹配、人工神经网络、空间混叠和轮换式学习方法，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。 文章进一步指出，尽管Möller和Friberg提出的改进MAC方法在减少误配方面有显著优势，但在处理复杂结构和存在测量误差的情况下仍存在问题。因此，引入人工神经网络可以提供一种更为灵活和适应性强的解决方案，尤其是在面对不完整和噪声污染的数据时。 这篇论文为复杂结构的模态匹配提供了一种创新的神经网络方法，它能够克服传统方法的局限性，为实际工程中的结构动力学分析和故障诊断提供了新的工具。该研究对于深化理解模态匹配技术，特别是在复杂系统分析中的应用具有重要的学术价值和实践意义。