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吉林省科技发展计划基金(20120429)
作品数:
1
被引量:4
H指数:1
相关作者:
李文强
郜帆
刘春城
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相关机构:
东北电力大学
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发文基金:
吉林省科技发展计划基金
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相关领域:
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东北电力大学
作者
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刘春城
1篇
郜帆
1篇
李文强
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自然灾害学报
年份
1篇
2014
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基于多尺度分析的高压输电塔损伤识别数值模拟研究
被引量:4
2014年
由于结构整体动态特性对于局部损伤的不敏感性,只有当结构中的损伤严重到显著影响动态特性的程度,才可能造成结构特性参数的明显变化。宏观尺度模型只能识别出构件层次上的损伤,而对于识别结构中的小损伤或者微损伤以及构件连接节点处的损伤则无能为力。建立了高压输电铁塔一致多尺度数值分析模型,对输电铁塔上下曲臂连接节点处构件内部的不同损伤进行了识别。以小波包能量曲率差为损伤因子,利用小波变换技术,建立了高压输电铁塔的智能损伤识别方法,最后利用RBF神经网络对损伤程度给予判定。研究表明,该方法识别效果比较理想。
刘春城
侯尚宇
郜帆
李文强
何召文
关键词:
输电塔
多尺度分析
损伤识别
小波分析
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