提升小波包和BP-AdaBoost模型在大跨斜拉桥拉索损伤识别中的应用OACSCDCSTPCD
Application of Lifting Wavelet Packet and BP-AdaBoost Model to Damage Identification of Cables of Long-span Cable-stayed Bridges
为了有效地进行工程结构的损伤识别，提出基于提升小波包特征提取和BP-AdaBoost模型的大跨斜拉桥拉索损伤识别方法。该方法首先利用提升框架，将结构损伤前后的振动测试信号进行提升小波包分解，提取小波包信号分量能量并将能量累积变异值作为特征值，识别斜拉索损伤位置，然后以此建立BP-AdaBoost ( Back Propagation neural network，Adaptive Boosting)模型，利用AdaBoost算法和BP神经网络相结…查看全部>>
In order to effectively recognize the damage in engineering structures, the cable damage identification methods for long-span cable-stayed bridges was proposed based on lifting wavelet packet feature extraction and BP-AdaBoost (Back Propagation neural network, the Adaptive Boosting) model. First of all, the vibration signal was decomposed using lifting wavelet packet (WP) analysis based on lifting frame. Then, the corresponding characteristic vector was esta…查看全部>>
谭冬梅;谢华;陈杰;瞿伟廉;韩玲;查大奎
武汉理工大学 道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室，武汉 430070武汉理工大学 道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室，武汉 430070武汉理工大学 道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室，武汉 430070武汉理工大学 道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室，武汉 430070湖北省建筑科学研究设计院，武汉 430071武汉理工大学 道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室，武汉 430070
交通工程
振动与波斜拉桥提升小波包BP-AdaBoost损伤识别拉索
vibration and wavecable-stayed bridgelifting wavelet packetBP-AdaBoostdamage identificationcable
《噪声与振动控制》 2015 (5)
随机车载和风荷载联合作用的基于压电陶瓷的大跨斜拉桥拉索腐蚀疲劳损伤诊断
154-158,5
国家自然科学基金项目（51408452）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（2013-IV-035）；国家重点实验室开放基金项目（2013B114）
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