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자료유형
학술저널
저자정보
Yi, Ting-Hua (School of Cvil Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology) Li, Hong-Nan (School of Cvil Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology) Sun, Hong-Min (School of Civil Engineering, Shenyang Jianzhu University)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제12권 제3호
발행연도
2013.1
수록면
345 - 361 (17page)

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Locating and assessing the severity of damage in large or complex structures is one of the most challenging problems in the field of civil engineering. Considering that the wavelet packet transform (WPT) has the ability to clearly reflect the damage characteristics of structural response signals and the artificial neural network (ANN) is capable of learning in an unsupervised manner and of forming new classes when the structural exhibits change, this paper investigates a multi-stage structural damage diagnosis method by using the WPT and ANN based on "energy-damage" theory, in which, the wavelet packet component energies are first extracted to be damage sensitive feature and then adopted as input into an improved back propagation (BP) neural network model for damage diagnosis in a step by step mode. To validate the efficacy of the presented approach of the damage diagnosis, the benchmark structure of the American Society of Civil Engineers (ASCE) is employed in the case study. The results of damage diagnosis indicate that the method herein is computationally efficient and is able to detect the existence of different damage patterns in the simulated experiment where minor, moderate and severe damages corresponds to involving in the loss of stiffness on braces or the removal bracing in various combinations.
#damage diagnosis #energy-damage theory #wavelet packet analysis #BP neural network #benchmark structure

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