基于損傷誘因反演的高樁碼頭結(jié)構(gòu)健康評估

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摘要： 現(xiàn)有的碼頭結(jié)構(gòu)評價方法具有滯后性，無法持續(xù)獲取結(jié)構(gòu)的安全信息。基于損傷誘因反演研究，綜合碼頭常見的兩種失效模式，引入承載力富余系數(shù)作為碼頭結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)，依托機(jī)器學(xué)習(xí)方法開展損傷誘因強(qiáng)度、位置、承載力富余系數(shù)的預(yù)測。結(jié)果表明：粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Particle Swarm Optimization-Back Propagation，PSO-BP）模型對強(qiáng)度反演與承載力富余預(yù)測效果最好；粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)（Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine， PSO-SVM）優(yōu)化模型對損傷誘因位置識別精度最高。（剩余14001字）