1. 本选题研究的目的及意义
结构健康监测(SHM)在确保工程结构的安全性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。
作为一种常见的工程结构，悬臂梁广泛应用于桥梁、建筑、航空航天等领域。
对其进行有效地健康监测，可以及时发现潜在的损伤和缺陷，避免灾难性事故的发生。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，结构健康监测技术取得了显著进展，其中神经网络模型因其强大的非线性逼近能力和自适应学习能力，在结构损伤识别领域展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于神经网络的结构损伤识别方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：1.对悬臂梁结构进行力学分析，建立悬臂梁结构模型，并分析其振动特性。
2.研究各种神经网络模型，包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，分析其在结构损伤识别中的优缺点。
3.选择合适的神经网络模型，并利用实验数据或仿真数据对模型进行训练和优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段:对悬臂梁结构进行力学分析，推导其振动方程，并建立相应的数学模型。
研究不同损伤类型和程度对悬臂梁结构振动特性的影响，为后续神经网络模型的构建提供理论基础。
2.数值模拟阶段:利用有限元分析软件(如ANSYS、ABAQUS等)建立悬臂梁结构的有限元模型，并模拟不同损伤工况下的振动响应。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的悬臂梁结构损伤识别方法:相比于传统的损伤识别方法，深度学习模型能够自动提取特征，无需人工干预，具有更高的识别精度和效率。
2.构建适用于悬臂梁结构的专用神经网络模型:针对悬臂梁结构的特点，对神经网络模型的结构和参数进行优化，使其更能捕捉悬臂梁结构的损伤特征，提高模型的识别精度和鲁棒性。
3.结合数值模拟和实验数据进行模型训练和验证:采用数值模拟和实验数据相结合的方式，可以获得更全面、更准确的数据集，从而提高模型的泛化能力和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 黄侨. 基于深度学习的悬臂梁损伤识别方法研究[D].长沙:中南大学,2020.
2. 孙涛,李爱群,李兆霞,等. 基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的悬臂梁损伤识别[J]. 振动与冲击,2021,40(11):120-127.
3. 何广平,杜鑫,杜晓旭. 基于改进遗传算法和BP神经网络的悬臂梁损伤识别[J]. 振动与冲击,2020,39(23):130-135,152.
