基于神经网络的石油井架损伤定位识别  

Identification of Damaged Location in the Derrick Structure Based on Neural Networks

作　　者：邹龙庆[1] 方刚[1] 郭凤[1] 于瀛洲[2] 

机构地区：[1]大庆石油学院机械科学与工程学院,黑龙江大庆163318 [2]吉林油田分公司井下作业公司,吉林松原131500

出　　处：《石油矿场机械》2008年第10期23-26,共4页Oil Field Equipment

基　　金：黑龙江省自然科学基金资助项目(E200509)

摘　　要：神经网络已越来越多地被应用于结构损伤识别方面的研究。通过对JJ160/41-K型井架不同工况下的数值模拟计算,结合BP神经网络进行损伤位置识别。通过研究分析,取得了满意的识别效果,验证了BP神经网络损伤识别方法对于石油井架损伤定位识别的可行性。Artificial neural network（ANN） is being increasingly used in investigation of structural damage identification. The damaged location is identified through the analysis of numerical simulation of one JJ160/41-K type derrick in different situation and BP Network. It is shown that the result is satisfied, and it is verified that the method that BP Network can be used in the identification of damaged location in the derrick structure is effective.

关 键 词：频率 模态分量 石油井架 损伤识别 BP神经网络 

分 类 号：TE923.07[石油与天然气工程—石油机械设备]