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Structural damage detection using a weighted Bayesian fusion model
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AI
DOI：10.1080/10589759.2025.2508425.png)
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摘要
En 中文
结构损伤检测在结构健康监测中发挥着关键作用，近年来各种基于振动的方法得到了积极发展。然而，测量和建模中固有的不确定性往往会影响损伤识别的准确性，限制了实际应用。本文提出了一种决策层数据融合框架，旨在通过战略性地结合现有算法来提高检测可靠性，而不是引入新的损伤指标。本研究采用了两种常规的动力学方法：单元模态应变能（EMSE）方法和广义柔度敏感性（GFS）方法。使用相同的模态参数，首先从两种方法独立获得损伤检测结果。然后，这些结果被处理为具有置信度权重的互补信息源，其中优化过程确定最优权重分配。通过平面桁架结构的数值模拟和钢悬臂梁的实验测试的综合验证表明，所提出的融合方法在损伤识别方面比单一方法实现具有显著更高的准确性，显示出在真实结构健康监测应用中的巨大潜力。
Keyword:
Nondestructive tests
element modal strain energy
generalised flexibility sensitivity
weighted Bayesian fusion
structural damage detection
期刊
N
IF:
4.2
论文数:
1.8K
被引数:
2.1K
机构
引用论文
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