基于人工神经网络的钢结构损伤识别

李立乡; 王旭

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基于人工神经网络的钢结构损伤识别

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由于神经网络的非线性映射、自适应及自学习的能力已越来越多地用于结构损伤识别中，本文根据网络参数选择的原则建立了一个三层BP神经网络结构损伤识别模型，对一简支钢板进行了分析。为避免单一频率或模态振型作为输入向量带来的误差，选用与损伤位置和程度相关的组合参数：即结构损伤前后的频率变化平方和少点模态振型作为输入参数。利用训练好后的网络对损伤模型进行诊断和预测，取得了较好的效果。

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来源
《中国新技术新产品》 |2008年第17期|38-39|共2页
作者
李立乡; 王旭;
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作者单位

南京高等职业技术学校,江苏南京210019;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 非线性映射; 组合参数; 损伤模型;

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