径向基函数(RBF)神经网络在桥梁减震设计中的应用仿真

叶爱君

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径向基函数(RBF)神经网络在桥梁减震设计中的应用仿真

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本文将人工智能理念引入桥梁结构的减震设计中,在对阻尼器参数进行参数分析的基础上,利用径向基函数(RBF)神经网络建立阻尼器参数与桥梁结构地震反应之间的映射关系,以帮助进行阻尼器参数的合理选定.同时,桥梁工程师可利用这一映射关系自行分析实际阻尼器性能参数的误差对结构地震反应的影响.本文最后通过工程实例,验证了人工神经网络算法在桥梁减震设计中应用的可能性和可靠性.

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来源
《系统仿真技术》 |2006年第1期|31-37|共7页
作者
叶爱君;
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作者单位

同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海,200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
径向基函数(RBF)神经网络; 桥梁结构; 流体粘滞阻尼器;

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