采用BP网络和压电阻抗技术的结构健康监测应用研究

论文摘要

近年来,应用于结构健康监测的压电阻抗技术研究十分活跃,有着广阔的应用前景。本文首先给出了在结构健康监测领域中,压电阻抗技术和神经网络的应用现状,然后分析了压电阻抗技术和神经网络的基本原理,然后在实验基础上建立BP网络,将神经网络与压电阻抗技术结合起来进行结构的损伤定位研究。本文的主要研究内容和成果包括:1.对PZT的机电耦合特性进行了理论分析,详细推导了压电元件的电阻抗与结构机械阻抗之间的关系,得到了结构机械阻抗耦合到PZT电导纳的公式,给出了应用压电阻抗技术进行结构健康检测的理论根据。2.分析了神经网络和BP算法的基本原理,应用MATLAB7神经网络工具箱设计了基于压电阻抗测试实验的BP网络。3.搭建压电阻抗损伤研究的实验平台,引入结构健康指数,通过裂纹实验和螺栓松动实验证明了PZT对距离其较近的损伤比较敏感,而对距其较远的损伤相对不敏感。4.在损伤实验基础上,选取螺栓松动作为对象建立BP网络,与压电阻抗结合起来研究损伤的定位,通过不同维数输入向量的网络的对比,证明本文构建的神经网络可以基本实现对单个螺栓松动的损伤定位,而对于两个螺栓的松动虽然仍有误差,但可以明显缩小松动位置的范围。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 压电阻抗技术在结构健康监测中的研究概况
• 1.2.1 压电阻抗技术与传统检测方法的比较
• 1.2.2 用于健康监测的压电阻抗技术研究概况
• 1.3 神经网络在结构健康监测中的应用概况
• 1.4 本文的研究内容
• 第二章 压电阻抗技术的理论研究
• 2.1 压电效应和压电方程
• 2.2 结构的机械阻抗
• 2.3 驱动系统的响应分析
• 2.3.1 PZT 静态驱动系统的响应分析
• 2.3.2 PZT 动态驱动系统的响应分析
• 2.4 耦合电阻抗分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 人工神经网络与BP 算法
• 3.1 人工神经网络概述
• 3.1.1 人工神经网络的概念及特点
• 3.1.2 人工神经元模型
• 3.1.3 神经网络的拓扑结构
• 3.2 BP 误差反传神经网络
• 3.3 本文BP 网络的设计
• 3.4 本章小结
• 第四章 实验研究
• 4.1 损伤检测实验
• 4.1.1 实验设备和材料
• 4.1.2 裂纹损伤实验
• 4.1.3 螺栓松动实验
• 4.2 应用BP 神经网络对螺栓松动进行损伤定位
• 4.2.1 输入/输出向量的设计及训练样本的数目
• 4.2.2 18 维输入向量的BP 网络的设计与训练
• 4.2.3 27 维输入向量的BP 网络的设计与训练
• 4.3 本章小结
• 第五章 工作总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文
• 附录一 18 维输入向量的ＢＰ网络的程序代码
• 附录二 27 维输入向量的ＢＰ网络的程序代码