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J-GLOBAL ID：201702272240117343   整理番号：17A1313786

BP-AdaBoostモデルを用いることによって,ランダムな車載作用によって引き起こされた斜張橋のケーブル損傷を同定した。【JST・京大機械翻訳】

Damage Identification of Cables of Long-span Cable-stayed Bridges Using BP-AdaBoost Model under Random Vehicle Load

著者 (5件)： Tan Dongmei (武漢理工大学 道路橋梁与結構工程湖北省重点実験室,武漢,430070) ,  Xie Hua (武漢理工大学 道路橋梁与結構工程湖北省重点実験室,武漢,430070) ,  Chen Jie (武漢理工大学 道路橋梁与結構工程湖北省重点実験室,武漢,430070) ,  Qu Weilian (武漢理工大学 道路橋梁与結構工程湖北省重点実験室,武漢,430070) ,  Cha Dakui (武漢理工大学 道路橋梁与結構工程湖北省重点実験室,武漢,430070)
資料名： Zaosheng yu Zhendong Kongzhi  (Zaosheng yu Zhendong Kongzhi)
巻： 37  号： 2  ページ： 163-167  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2428A  ISSN： 1006-1355  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大スパン構造の損傷同定を効果的に行うために,新しい方法を提案した。ランダムな車載作用の下でBP-Ada Boost(Back Propagation neural network、Adaptive Boosting)モデルを用いて、大スパン斜張橋に対して損傷識別を行う方法を提案した。まず第一に,交通調査データに基づいて,ランダム交通負荷モデルを確立して,リフティングフレームを用いて,構造損傷前後の振動試験信号をリフティングウェーブレットパケット分解によって分解して,ウェーブレットパケットのエネルギー成分の累積的変動値を固有値として,ケーブル損傷位置を同定した。次に,BP-AdaBoostモデルを確立して,AdaBoostアルゴリズムとBPニューラルネットワークを結合することによって,大スパン斜張橋の損傷の程度を同定して,ノイズによって引き起こされるアルゴリズムに及ぼす影響を研究した。数値解析結果により,本方法は,強い抗ノイズ干渉能力を持ち,そして,BP-AdaBoostモデルを用いて,大スパン斜張橋のケーブル損傷を,効果的に識別することができることを,示した。そして,それは,確率的車載作用の下で,効果的であることが示された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ケーブル ,  大スパン構造 ,  雑音 ,  アルゴリズム ,  *斜張橋 ,  固有値 ,  スパン ,  数値解析 ,  振動試験
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  ウェーブレットパケット ,  ウェーブレットパケット分解 ,  構造損傷 ,  損傷同定 ,  *AdaBoost , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： vibration and wave ,  random vehicle load ,  BP-AdaBoost ,  damage identification ,  cable ,  lifting wavelet packet

分類 (1件)： 吊橋,斜張橋,その他  (RC06050Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  車載 ,  斜張橋 ,  ケーブル ,  損傷 ,  同定