本文主要研究一种新型结构损伤识别方法——移动质量法,详细介绍了其实施步骤和理论分析。在需要梁的损伤前与损伤后的信息的前提下,提出了根据损伤前后用移动质量法测得的一阶固有频率差值沿梁长方向的变化曲线初步识别梁损伤的位置的方法,并用数值实验验证了这一方法的有效性。 鉴于该方法只能识别梁中的单处损伤,提出了结合移动质量法和神经网络进行结构损伤识别的方法。用MATLAB设计了BP神经网络和径向基神经网络,直接利用移动质量法得到的固有频率作为神经网络的输入向量。研究结果表明,经过单处损伤样本训练的神经网络可以同时识别损伤结构的单处损伤位置和损伤程度;径向基神经网络同BP神经网络相比训练时间少得多,而且只需仔细调节spread值,泛化能力可大大提高,因而推荐使用径向基网络训练样本进行结构的损伤识别。 移动质量法是一种极有前景的结构损伤识别实用方法。当前的试验模态分析己发展了多种方法来测量结构的固有频率。固有频率的测量已达到了很高的精度。相较而言,测量结构的位移模态、应变模态均需大量传感器且测量的精度远没有频率测量的精度高。因而其它方法如柔度曲率法、曲率模态法、模态能量法等虽然对损伤较敏感,但均需用到位移模态或应变模态,尽管理论上可行,实际中应用有一定的困难。移动质量法只需测量结构的固有频率,使得实际中简单方便地进行结构损伤识别成为可能。