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科学研究SCIENTIFICRESEARCH
径向基函数神经网络在桥梁结构损伤识别中的应用
路淑芳谭祥刘旺
中建七局国际工程建设有限公司广东广州510400
摘要：鉴于新旧桥梁在日常运营中缺乏连续、实时的损伤情况分析，基于桥梁结构损伤识别与机器学习中的径向基函
数理论，提出了2种损伤识别方法。一是分步识别法，运用频率的变式识别损伤位置，曲率、频率组合输入识别损伤
程度，得到了88%以上的位置识别正确率与92%以上的程度识别正确率，适用于对准确率要求较高的结构损伤识别。
二是综合识别法，在分步识别法的基础上对网络结构进行优化，利用神经网络的输出特征可直接判别损伤位置和损伤
程度，得到了78%以上的识别准确率，适用于桥梁结构大数据的在线分析。试验证明了2种径向基函数（radialbasis
function,RBF)神经网络可以用于桥梁不同实际条件下的损伤情况识别，对于神经网络在桥梁结构损伤识别方面有更
加准确的认识和分析，为以后进一步研究神经网络在桥梁结构损伤识别方面提供参考。
关键词：桥梁工程；损伤识别；径向基函数神经网络；分步识别法；综合识别法
中图分类号：TU99文献标志码：A文章编号：1004-1001(2022)02-0394-05D0I：10.14144/ki.jzsg.2022.02.059
ApplicationofRBFNeuralNetworkinBridgeStructureDamageIdentification
LUShufangTANXiangLIUWang
CSCEC7thDivisionInternationalEngineeringCovLtd.,GuangzhouGuangdong510400,China
Abstract:Inviewothelackocontinuousandreal-timedamageanalysisooldandnewbridgesindailyoperation,
twodamageidentificationmethodsareproposedbasedontheradialbasisfunctiontheoryinbridgestructuraldamage
identificationandmachinelearning.Oneisthestep-by-stepidentificationmethod,whichusesthevariationofrequencyto
identifythedamagelocationandthecombinationocurvatureandfrequencytoidentifythedamagedegree,andobtainsmore
than88%othelocationidentificationaccuracyandmorethan92%othedegreeidentificationaccuracy,whichissuitablefor
structuraldamageidentificationwithhighaccuracyrequirements.Anotheristhecomprehensiveidentificationmethod,which
optimizesthenetworkstructureonthebasisothestep-by-stepidentificationmethod.Usingtheoutputcharacteristicsothe
neuralnetwork,thedamagelocationa
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