標題: 結構健康診斷及控制研究---大型結構實驗驗証---子計畫:應用類神經網路技術於房屋結構之非線性系統識別、損壞診斷以及健康監測(II)
Application of ANN Models in System Identification, Damage Detection, and Health Monitoring of Building Structures (II)
作者: 洪士林
HUNG SHIH-LIN
交通大學土木工程系
關鍵字: 監測系統;安全監測;破壞檢測;系統識別;非線性行為;小波神經網路;類神經網路
公開日期: 2005
摘要: 結構健康監測系統(structural health monitoring system)為掌握智慧型結構之生命週期中結構安全性的重要關鍵,因此近二十年來,關於此議題的研究逐漸的被地震工程研究人員所重視並蓬勃地進行。當結構體因材料之退化或是因強大外力之作用下而產生破壞時,良好的結構破壞檢測系統能夠根據適當的量測資料適時發出破壞發生之警訊,同時提供破壞之位置並評估破壞的程度等訊息,以供維修人員對該結構進行適當之處置。當較大的地震發生時,結構系統便可能會產生非線性的行為。因此,若能經由對結構非線性行為模式之識別,便能更準確的分析與預期結構的非線性行為,也就愈能掌握結構在較大地震中的動態反應而達到降低結構不安全的疑慮。 本研究之整合型計畫-「結構健康診斷及控制研究:大型實驗驗證」重點著重在房屋結構破壞檢測系統之開發,以及結構系統非線性行為之識別兩個方面,以期透過這兩個研究主題,建立結構體安全監測系統之架構。驗證之試體結構為國家地震工程研究中心(NCREE)設計之Benchmark Model並將以中心之地震模擬振動臺上進行相關之動力實驗。本子計畫將以人工智慧中應用相當成功的類神經網路,作為發展結構非線性系統識別模型、結構之損壞診斷、狀況評估的工具。本年度之研究目的以類神經網模擬結構在非線性反應下之動態行為,分析Benchmark Model在裝設不同之可更換結構元件下的非線性行為系統參數,探討與理論值之差異;利用小波神經網路監測結構在非線性行為中系統參數的變化;以破壞指標診斷結構元件是否產生破壞、破壞發生位置、以及破壞程度。
官方說明文件#: NSC94-2625-Z009-005
URI: http://hdl.handle.net/11536/90835
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1095793&docId=206618
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