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高层建筑抗震可靠度预测的遗传神经网络法

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摘要

针对结构抗震可靠度分析中存在影响因素复杂、统计资科缺乏、概率模型选取困难、计算繁杂等问题，根据遗传算法的优化功能和BP网络的泛化特性,以二进制串编码表示神经网络结构,利用遗传算法进行全局空间探索,据此建立预测结构抗震可靠度的遗传神经网络模型.以高层建筑钢筋混凝土框架结构为例,基于变形破坏准则,利用该模型对结构最薄弱层的层间变形可靠度进行预测,探讨不同地震水平、不同破坏模式下,框架结构发生局部破坏后的可靠度水平,并与BP网络进行对比研究.实例分析表明,该模型克服了BP网络参数率定的盲目性,可用于不同框架结构形式、不同退化刚度、同一结构不同楼层等多种类型的结构抗震可靠度预测,适应性更强,精度更高.

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来源
《岩土工程数值方法与高性能计算学术研讨会暨中国岩石力学与工程学会岩体物理与数学模拟专委会年会》|2007年|46-49|共4页
会议地点大连
作者
沈细中; 中国科学院武汉岩土力学研究所;
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作者单位

中国岩石力学与工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
高层建筑; 结构抗震; 可靠度预测; 遗传神经网络;

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