基于遗传神经网络的高层框架损伤识别方法研究

本篇论文深入探讨了"人工智能-基于遗传神经网络的高层框架结构损伤识别"这一主题，由安徽理工大学的硕士研究生吴春辉撰写，针对土木工程专业，其指导教师为辛立民。论文的核心关注点在于结构损伤检测技术在工程领域的实际应用，特别是如何利用遗传神经网络来提升结构损伤识别的精确度和效率。 传统的结构损伤检测方法面临着结构复杂性、数据处理困难等问题。作者提出了结合固有频率变化信息和少量模态分量的组合参数法，这是一种用于识别结构损伤位置和程度的有效手段。组合参数法通过模态参数的分析，成为国内外结构损伤诊断领域的研究热点，尤其是利用BP（Backpropagation，反向传播）神经网络进行损伤诊断。 然而，BP神经网络虽然具有强大的映射能力和容错性，但在实际应用中存在两个主要挑战：一是网络结构和初始参数的选择困难，容易陷入局部最优解；二是对噪声敏感，影响识别准确性。为克服这些问题，论文创新性地引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）与BP网络的融合，即GA-BP网络。通过实数编码的遗传算法优化神经网络的结构和参数，有效提高了网络的精度和鲁棒性，使得遗传BP网络在结构损伤识别中的表现优于普通BP网络，尤其是在处理噪声数据时表现出显著的优势。 论文通过具体的框架结构和悬臂梁结构的损伤数值模拟，展示了遗传BP网络在结构损伤检测中的实际应用，并给出了实验结果对比。图15和表17提供了关键的视觉支持和量化数据，而参考文献55则引用了相关的研究背景和技术支撑。 总结来说，本研究不仅提升了结构损伤识别的理论基础，还为实际工程中的损伤检测提供了一种新颖且有效的解决方案，对于减少生命财产损失和降低维护成本具有重要意义。在未来，这种结合人工智能和遗传算法的神经网络方法有望在工程结构健康监测领域发挥更大的作用。