基于小波包分析的框架结构损伤识别

损伤将引起结构动力特性和动力响应的变化,反过来,可以通过结构动力性能或动力响应的变化识别结构损伤,但它们对结构局部损伤并不十分敏感。而小波包分析具有优越的时-频局部化性能,可以在时—频域以任意精度进行信号分析。本文在小波包分析基础上,提出了基于小波包分析的损伤检测和识别方法:首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过考察各组分小波信号的变化情况识别损伤。该方法仅利用结构响应数据识别损伤,实测方便,计算简单,并通过3层钢框架结构的模型试验成功地识别出损伤时刻和损伤位置,验证了其可行性。     

Unsteadiness of COD in the Upper and Middle Reaches of Minjiang River

This paper explores and identifies the rules of the unsteady evolution of COD in the upper and middle reaches of Minjiang River through multi-scale analysis on the weekly COD data for the last six years provided by the Water Quality Monitoring Station,Minjiang River Bridge,Leshan City,Sichuan Province.The results of the wavelet analysis indicate that the COD index oscillates alternatively and differently at each time-scale in an oneyear cycle,and the density of COD,subjected to the runoff volume,the effects of Wenchuan Earthquake and agricultural seeding and industrial construction,etc.,is high in winter and spring,mild in summer and autumn.     

基于小波包分析的石油井架结构损伤识别试验研究

通过对井架相似模型损伤工况模拟,提取其在承载时的振动响应信号,利用小波包变换方法获得小波包节点能量,得到基于归一化能量特征向量的损伤评价指标。研究表明:该指标可用于井架结构损伤位置的准确识别;将小波包能量分析与振动测试技术相结合的研究方法,为石油井架的损伤识别提供了新思路。     

淮河流域暴雨灾害时空分布及趋势规律研究

选用1958~2007年淮河流域16个地面测站50 a逐日降水观测资料,利用降水距平百分率和线性趋势法以及Morlet小波分析法,对淮河流域暴雨分布的时空规律和波动演化规律进行了研究。结果显示：（1）淮河流域暴雨日数呈现3个阶段,1958~1964年和1994~2007年为暴雨日数增长期,1965~1993年为暴雨日数减少期,且大多数年份正负距平约1~2 a交替出现,淮河流域暴雨日数在进入21世纪以来明显增加;（2）淮河流域6~8月份暴雨量偏多的年份有13次,从20世纪80年代开始洪涝也较为频繁,尤其2000年以后雨量明显增加;（3）Morlet小波的时频变化规律研究显示,淮河流域显示出一定的周期性时间序列,2、5、15、27 a是重要的周期性时序,淮河南北两部分表现出不同的暴雨发展趋势,淮河南部地区是暴雨中心地带,南强北弱的趋势日趋明显     

基于RS及小波变换的滁州市景观特征尺度分析

研究以滁州市2007年Landsat TM遥感影像为数据源,分别应用Haar小波和Daubechies小波系中的Db2、Db4小波基,对样区的主要景观类型进行了特征尺度研究。研究结果表明,Haar小波和Db2小波基的二维小波分析均检测出滁州市主城区主要特征尺度存在5个像元150m处,而Db4小波基景观尺度检测效果较差,不适用于对基于遥感数据源的城市景观特征尺度的检测。     

某工业区夏季环境空气质量变化的小波分析

小波分析可以分解出时-频信号,因此适用于对时变信号的局部分析.基于此,小波分析已在包括环境科学等多个领域中得到广泛应用.运用Daubenchies小波,对某工业区2002年和2004年夏季环境空气中SO2浓度进行了分析.结果表明,引起该工业区2004年夏季SO2浓度上升的主导因素是大范围时空尺度环境空气质量的变化;而该工业区内部局地污染源的污染贡献率下降,表明其环境综合整治取得了成效.     

基于车桥耦合振动分析的桥梁损伤诊断方法评述

车辆通过桥梁时,桥梁和车辆的动力响应都包含桥梁结构模态或者几何参数信息,对它们进行分析能识别桥梁的模态参数和损伤。结合国内外最新研究成果,综述基于车桥耦合振动分析的桥梁结构损伤识别技术,并与传统识别方法进行比较。指出其优缺点;详细介绍基于灵敏度分析和模型修正的方法、基于结构刚度搜索的方法、利用车辆响应傅立叶变换识别桥梁频率的方法、利用车激桥梁响应的小波变换识别桥梁模态参数的方法以及综合利用车辆和桥梁响应识别桥梁损伤的方法等5种参数识别与损伤诊断方法的基本原理,并总结上述方法的实施步骤和应用时应该注意的问题;指出了该领域的关键问题和进一步的研究方向。     

小波分析在语音识别系统中的研究与应用

在语音识别系统的不同处理阶段,大部分可以使用小波分析技术进行实现,并且这种实现方法比传统的方法具有更好的效果.本文重点探讨了在端点检测、噪声去除以及参数提取过程中使用小波分析技术的原理及方法,并提出现阶段所存在的问题及解决方案.     

基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测研究

准确地预测瓦斯涌出量对于指导矿井设计和安全生产有重要意义,而瓦斯涌出量是一个与自然因素及开采技术等多因素有关的非线性建模问题。鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,笔者提出一种既充分利用小波变换的时频局部化性质,又能结合神经网络的自学习能力的小波神经网络预测瓦斯涌出量的方法,并建立了预测模型。在此基础上,采用Delphi语言,设计了小波/BP神经网络仿真器。通过实例分析表明该方法较传统神经网络收敛迅速,预测精度高。     

基于小波神经网络的煤层底板突水非线性预测方法研究

针对煤层底板突水系统为一非线性动力学系统的特性,并在考察目前煤层底板突水预测方法的基础上,给出利用小波神经网络对煤层底板突水进行预测的可行性和优越性;阐述了小波神经网络的基本原理;提出和分析了基于小波神经网络的煤层底板突水预测模型及算法;并通过实例证明,应用小波神经网络解决煤层底板突水预测的可行性和优越性。研究及实践表明:小波神经网络的预测精度更高、更准确。