2011年门式钢架振动损伤识别：ANSYS-Matlab-BP神经网络方法

本文档标题为"门式刚架振动损伤识别方法研究（2011年）"，发表在2011年9月的《内蒙古科技大学学报》第30卷3期，作者贾宏玉、郝宏伟和岳鹏飞分别来自内蒙古科技大学建筑与土木工程学院、南京航空航天大学宇航学院和西安建筑科技大学土木工程学院。研究关注的是门式刚架结构的损伤识别问题，这是一种重要的工程技术领域研究。 研究的核心内容是通过ANSYS软件建立槽型截面门式刚架的无损伤和有损伤模型，对这两种状态下的结构进行固有频率的计算。固有频率是结构固有的振动特性，其变化可以反映出结构的健康状况。作者利用Matlab软件将两种状态下的频率变化可视化，形成对比曲线图，以便清晰地展示损伤对频率的影响。 接着，作者引入了BP（Back Propagation）神经网络，这是一种人工智能技术，被用来模拟和分析结构损伤的识别过程。通过训练BP神经网络，使其能够根据门式刚架的固有频率变化准确地识别出损伤的位置和程度。这种基于机器学习的方法具有很高的精度和可靠性，对于实际工程中的结构健康监测具有显著的优势。 该研究的结论指出，BP神经网络在门式刚架振动损伤识别方面展现出强大的能力，其应用不仅提高了检测效率，还能有效辅助工程师对结构安全性的实时评估。这种方法的实施，对于提高结构工程领域的安全性和维护管理水平具有重要意义。 这篇论文结合数值模拟与机器学习技术，探索了一种有效的门式刚架振动损伤诊断工具，对于保障大型钢结构建筑物的安全运行具有实用价值。同时，这也反映了工程技术研究中数据驱动和智能化分析的最新趋势。