摘要
进行了斜拉桥模型的多参数试验分析,在参数特征抽取的基础上研究信息融合技术.最后基于自组织特征映照神经网络,以知识处理中的地势搜索原理为出发点,研究开发了以初始化技术、标定技术和识别技术为核心的损伤识别系统,并应用该系统对斜拉桥模型的工作状态进行了分类识别,取得了很好的效果.
A cable- stayed bridge model is established in the paper,and a multi- parameter experimental analysis on the bridge model is made.After feature extracting,the paper processes feature vectors apply- ing information fusion technique.Based on the self- organizing neural network and the topography search method in knowledge processing,patterns of deteriorated condition of the model are clustered on two- di- mensional plane automatically by three steps‘initializing- calibration- identifying’studied in the paper.
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第3期354-359,共6页
Journal of Shanghai Jiaotong University
基金
上海市高等学校科学技术发展基金!项目的资助( 97JG0 5 0 5 1)
关键词
模式识别
状态监测
多参数监测
斜拉桥模型
pattern recognition
condition monitoring
neural networks
bridge safety
