摘要：为避免基于结构频率的损伤检测法因温变影响而出现误判,提出一种自联想神经网络（AANN）和奇异检测技术相结合的损伤检测方法,利用某桥梁结构健康监测（SHM）Benchmark试验结构的数值模型,分析温变和损伤对结构频率的影响,用温变影响下健康结构的前十阶竖向弯曲模态频率训练AANN来提取频率和温度的关系。为消除温变影响,构造网络输出与输入间的欧式距离作为损伤识别指标,对比结构未知状态和健康状态的指标值以判定结构是否存在损伤。通过在桥梁Benchmark结构中模拟多级损伤来验证该法的有效性,检测结果表明：该法不仅能可靠地检测温变影响下结构损伤的存在,且能定性地判别损伤程度的大小,并具有较强的抗噪声鲁棒性,可为实际桥梁结构的在线健康监测提供参考。

关键词：桥梁工程 损伤检测 aann benchmark结构 温变 

单位：长安大学公路学院 陕西西安710064 加拿大阿尔伯塔大学土木与环境工程学院 阿尔伯塔埃德蒙顿ABT6G1H9 石家庄市京昆高速公路京石管理处 河北石家庄050000