針對人工神經網絡具有自主學習、記憶及模式匹配能力,提出建立一個三層bp人工神經網絡,并將其應用于結構的損傷識別研究.

針對人工神經網絡具有自主學習、記憶及模式匹配能力,提出建立一個三層bp人工神經網絡,并將其應用于結構的損傷識別研究.

對神經網絡法進行了簡單的介紹,并從其工作原理及基本方法等方面著重對這種方法在橋梁結構損傷識別中的應用進行了闡述,為進一步研究神經網絡理論提供了參考。

基于曲率模態的拱結構損傷識別方法研究——以兩端鉸支的圓弧形拱為研究對象，通過有限元數值模擬計算得到拱損傷前后的前四階模態參數，然后運用中心差分近似求得拱的曲率模態并用于拱的損傷檢測研究。結果表明：當布置有足夠數量的振型測點時，拱損傷前后基于...

對橋梁結構進行健康診斷，可以有效避免事故的發生，保證橋梁的安全。試根據人工神經網絡的基本理論，提出將bp神經網絡用于橋梁損傷識別研究。

探討了動量系數和學習率自適應調整的神經網絡算法.以反映結構損傷位置和程度的固有頻率作為神經網絡輸入的特征參數,利用有限元法對鋼板結構裂紋損傷位置和程度進行數值模擬,獲取訓練樣本數據,通過自適應神經網絡對結構裂紋損傷識別問題進行了定性定量研究.結果表明,采用自適應神經網絡技術對鋼板等工程結構進行損傷特征識別分析是可行的.

用于結構損傷識別的神經網絡輸入選取規則探究——將神經網絡作為模式識別工具用于結構損傷位置識別時，其識別效果除了要受到網絡隱層數目、各隱層神經元數目、神經元傳遞函數的形式、訓練樣本的數量與質量及訓練方法的影響外，還會受網絡輸入性能的影響。在其他...

本文從土木工程結構損傷識別出發,探索神經網絡在土木工程結構損傷識別中的運用。論文首先闡述人工神經網絡在土木工程結構損傷識別中應用的可行性,然后具體分析了基于人工神經網絡技術的結構損傷識別。

在工程中結構損傷檢測不僅要判定損傷是否存在,而且還要進一步確定損傷位置和損傷程度.文章通過模態應變能相對損傷的靈敏度,建立損傷方程組,并且通過解損傷方程組來識別梁的損傷程度.文章以1根兩端固支的梁為研究對象并進行數值仿真,結果表明此方法能夠確定結構同時發生多處不同程度損傷的位置和估計損傷的程度,對實際工程應用有一定參考價值.

結構損傷檢測與識別對結構安全及人們生命財產具有重要意義.近年來結構損傷檢測中的神經網絡方法受到了廣泛的關注和研究.對神經網絡方法在結構損傷檢測中的研究進行了綜合論述,闡述了各類神經網絡方法在損傷檢測中的應用、輸入輸出數據的不同類型、結構建模誤差對檢測效果的影響和分步損傷檢測方法等,并對神經網絡方法在損傷檢測中的發展前景作了展望.

基于模態柔度差曲率的梁結構損傷識別——對于梁式結構的損傷識別，模態柔度比結構的頻率和位移模態更加靈敏，通過結構的前幾階模態就可以容易計算得到。文中提出了基于柔度差曲率的損傷識別方法，通過3種方式計算所提指標，將得到的指標進行損傷敏感性對比，在...

基于模態應變能的梁結構損傷識別——單元模態應變能法診斷結構損傷時理論上需要完整振型，而實測振型往往是不完備的。本文以梁結構為例，基于理論自由度和實測自由度相匹配的原則，對不完備振型信息進行擴充處理，然后再應用模態應變能的方法進行損傷識別。結果...

曲率模態小波法用于網殼結構損傷的識別和定位——工程結構損傷的識別與定位研究以往主要針對梁、框架等結構形式，根據大跨度空間結構桿件和節點繁多等特點，提出用曲率模態和小波混合方法對空間結構的損傷進行識別和定位。以跨度100m的schwedler網殼結構損傷前...

基于曲率模態和小波變換的簡支梁橋損傷識別方法——小波變換具有在時域和頻域內表征信號局部特性的能力，能夠在不同尺度下對結構響應中的突變信號進行放大和識別．本文在曲率模態基礎上，提出了一種基于小波變換的梁式結構損傷識別方法利用雙正交小波函數對損傷...

比較分析了現行的造價估測模型的特點及其存在的問題,突出bp神經網絡模型進行造價估測的理論優勢,引入工程分類思想,以學校類建筑為例,建立了bp神經網絡估測模型并進行了造價估測。

造價估測方法的研究和bp神經網絡模型的應用——比較分析了現行的造價估測模型的特點及其存在的問題,突出bp神經網絡模型進行造價估測的理論優勢,引入工程分類思想,以學校類建筑為例,建立了bp神經網絡估測模型并進行了造價估測。　　

為了對薄板進行損傷識別研究,提出了通過模態曲率多項式曲線擬合進行板結構損傷定位的方法。根據ansys模態分析得到損傷彈性薄板的第一階模態振型,進而得到x方向模態曲率和y方向模態曲率,然后分別在x方向和y方向進行多項式曲線擬合。基于擬合值與原始值的差值構造新的損傷指標。數值算例的結果表明:基于模態曲率多項式曲線擬合的方法能夠準確識別平板損傷位置。該方法具有較高的靈敏度,對小損傷也具有較好的識別效果,同時避免了使用原始無損結構的模態參數,且僅需要第一階模態振型便可以精確地進行損傷定位。

為了識別直線偏心預應力作用下prc簡支梁橋的有效預應力,提出一種基于簡支梁橋模態頻率和動力響應的bp神經網絡方法。建立車-橋耦合振動模型,由matlab編程計算不同預應力水平對應的prc簡支梁的模態頻率和動力響應,利用計算得到的模態頻率和動力響應識別簡支梁橋的有效預應力。構建3層bp網絡,通過14組訓練樣本的訓練,網絡展示了良好的收斂性。仿真實驗結果表明,網絡表現出很強的回想記憶能力和內插能力,且對樣本噪聲的適應性比較強,識別結果具有較高的精度。表明該方法可以有效地、方便地識別簡支梁橋的有效預應力。

為提高基于視頻圖像的公路隧道火災火焰識別率，在對火焰動態特征研究成果之上，利用bp神經網絡融合火焰靜態特征，對公路隧道視頻火焰進行綜合識別．火焰動態特征選取作者研究的火焰邊緣運動量（amfe）和火焰區域跳動特征，火焰靜態特征選取前人研究的尖角數目、火焰顏色特征和圓形度．將此5種火焰特征作為bp神經網絡的輸入，達到融合火焰多特征信息并實現火焰綜合識別的目的．實驗結果表明，火焰識別率穩定在86．2％～96．5％之間，驗證了該方法的可靠性．

隨著油田的開發,油管的使用最逐年增加,同時有大量油管報廢.由于所處的條件不同,油管缺陷的出現及缺陷的特征也不盡一致.本文將就油管產生的缺陷的類別進行分類并應用bp神經嗍絡對缺陷進行識別.

人工神經網絡在砂土液化識別中的應用——結合砂土液化的影響指標和神經網絡的特性，提出了一種針對砂土進行識別的新方法-bp網絡方法。bp網絡是通過將網絡輸出誤差反饋回傳，來對網絡參數進行修正，從而實現網絡的映射能力。

強烈的地震給人們生命財產帶來巨大損失,為了能夠在地震之前預測出建筑物震害,提出一多層磚房為例。利用matlab神經網絡工具箱,建立一種基于貝葉斯正則算法的bp神經網絡模型,并以過去發生地震地區的多層磚房調查數據為震害因子的震害預測方法。結果表明:對多層磚房的震害樣本的預測達到理想效果。