基于神经网络的大跨度空间钢结构应力实测缺失数据修复方法研究

论文摘要

结构健康监测技术正被广泛应用于大跨度空间钢结构.而在长期监测的实践中,由于设备故障、信号中断等各种原因,数据丢失问题不可避免.数据的缺失可能对进一步结构分析和安全评估的准确性造成影响.根据某体育场钢结构屋盖长期实测应力和温度数据的特点,基于神经网络建立测点应力数据间、应力与温度数据间的相关关系模型,从而达到修复缺失数据的目的,并对该方法的适用性进行了研究.

论文目录

• 1 BP神经网络
• 2 工程概况和监测系统
• 3 应力缺失数据修复方法
•   3.1 数据选取与模型训练
•   3.2 基于单测点的相关性
•   3.3 基于温度与应力的相关性
• 4 适用性分析
•   4.1 日间和夜间数据
•   4.2 不同数据缺失类型
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢晓凯,罗尧治,张楠,沈雁彬

关键词: 空间钢结构,结构健康监测,数据重建,相关关系,神经网络

来源: 空间结构 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 浙江大学空间结构研究中心,浙江建工建筑设计院有限公司

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC0806100),国家自然科学基金项目(51578491)

分类号: TU393.3;TU317

DOI: 10.13849/j.issn.1006-6578.2019.03.038

页码: 38-44

总页数: 7

文件大小: 1984K

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