1、橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法目 錄損傷識別特點(diǎn)1所采用過的識別方法2基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法3損傷識別特點(diǎn)損傷識別 土木結(jié)構(gòu)損傷識別主要是針對具體的土木工程結(jié)構(gòu)，利用各種監(jiān)測到的結(jié)構(gòu)整體響應(yīng)數(shù)據(jù)（位移、應(yīng)變、內(nèi)力、加速度等），結(jié)合信號處理、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程等相關(guān)學(xué)科的知識，對結(jié)構(gòu)有無損傷、損傷的類型、嚴(yán)重性、位置和程度等進(jìn)行合理評判。損傷識別特點(diǎn)狀態(tài)損傷多樣性 剛度降低、質(zhì)量改變、邊界條件的改變損傷狀態(tài)與荷載的相關(guān)性 振動分析模型復(fù)雜模型參數(shù)有誤差所采用過的識別方法優(yōu)化識別法1確定優(yōu)化變量2計(jì)算理論位移值3建立最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型截面剛度變化K表示結(jié)構(gòu)的剛度，是優(yōu)化變量 的函數(shù) 所采用過的

2、識別方法優(yōu)化識別法思路簡單，求解復(fù)雜極易陷入局部極小值對噪聲敏感原因： 復(fù)雜問題簡單化所采用過的識別方法損傷指標(biāo)法 從結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)數(shù)據(jù)中提取能夠表征結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)的指標(biāo)，通過直接觀察該指標(biāo)，對結(jié)構(gòu)狀態(tài)進(jìn)行判別。FFT小波變換HHTAMRA所采用過的識別方法損傷指標(biāo)法思路簡單，求解簡單功能有限易受噪聲干擾原因： 復(fù)雜問題過于簡單化所采用過的識別方法模式識別方法模式識別是根據(jù)相似程度將某一具體事物正確地歸入某一類別。所采用過的識別方法模式識別方法Classical MethodsBayesian classifiersK-nearest neighbor rulesStatisticalLearni

3、ng TheorySupport vectorNetwork classifiers所采用過的識別方法模式識別方法思路復(fù)雜，求解復(fù)雜；考慮了隨機(jī)因素，易得與實(shí)際相符的結(jié)果；經(jīng)典模式識別方法將損傷識別問題簡化為幾個(gè)參數(shù)的估計(jì)問題，在求解復(fù)雜識別問題時(shí)仍具有一定難度；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的方法是一種非參數(shù)估計(jì)方法，它求解高維復(fù)雜問題的途徑是構(gòu)造一個(gè)近似函數(shù)，以提供最佳的預(yù)測結(jié)果，而并非直接對問題本身進(jìn)行分析；與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，支持向量機(jī)解決了局部極小值、收斂速度慢等問題，更適合于求解復(fù)雜模式識別問題。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論ObjectiveLM：Imitate target

4、operator S: Estimating results基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論在解決復(fù)雜問題方面的優(yōu)勢：（1）直接性；（2）通用性: （3）全局性；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法關(guān)鍵步驟Construction of damage indexOptimization of sample set Selection of matching arithmetic基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法構(gòu)建損傷指標(biāo)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的具體實(shí)現(xiàn)算法相匹配可分性抗噪聲性優(yōu)化樣本庫結(jié)構(gòu)狀態(tài)荷載種類樣本選擇 核子空間樣本選擇方法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的模式識別方法選擇具體實(shí)現(xiàn)算法支持向量機(jī)算法的選擇 最小