DETEKCJA USZKODZEŃ NA PRZYKŁADZIE DWUKONDYGNACYJNEJ RAMY PORTALOWEJ Z WYKORZYSTANIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH

Detekcja uszkodzeń konstrukcji jest jednym z elementów monitorowania stanu konstrukcji, prężnie rozwijającej się dziedziny mającej na celu zwiększenie bezpieczeństwa użytkowania obiektu i minimalizację kosztów jego eksploatacji. W artykule przedstawiono wyniki detekcji uszkodzeń stalowej, dwukondygnacyjnej ramy portalowej z wykorzystaniem analizy parametrów dynamicznych układu (częstotliwości i form drgań). Podstawę rozważań stanowiły dane pomiarowe uzyskane dla różnego rodzaju uszkodzeń węzłów. Dla badanej ramy dokonano analizy zmienności parametrów dynamicznych w zależności od tego, czy uszkodzenie węzła wystąpiło czy nie. Jako narzędzie umożliwiające klasyfikację wzorców zastosowano jednowarstwowe, jednokierunkowe sieci neuronowe. W opracowaniu zaprezentowano wyniki dla sieci neuronowych o różnej architekturze oraz przy zróżnicowanym podziale na zbiory uczące i testujące.

Pełny tekst (pdf)

[1] Lewandowski R.:, Dynamika konstrukcji budowlanych, Politechnika Poznańska, Poznań 2006.

[2] Wilde K.: Modal Diagnostics Of Civil Engineering Structures, Gdańsk University Of Technology Publishers, Gdańsk 2008.

[3] Waszczyszyn Z.: Artificial neural networks in civil engineering: another five years of research in Poland, Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, nr 18, 2011, s. 131-146.

[4] Nazarko P., Ziemiański L.: Application of artificial neural networks in the damage identification of structural elements, Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, nr 18, 2011, s. 175-189.

[5] LMS Test.Lab, The LMS Test.Lab Spectral Testing manual, LMS International 2009.

[6] Haykin S.: Neural Networks: a Comprehensive Foundation, Prentice Hall International, Inc., 2^nd ed., 1999.