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关于偏心距增大系数η的神经网络知识库研究

Research on Knowledge Base of the Eccentricity Magnification Factor η Based on Neural Networks
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摘要 提出了基于神经网络的偏心受压构件偏心距增大系数η的计算方法,突破了传统的由实验数据拟合半理论半经验公式的思想,提供了一种全新的思路.应用该方法可以在结构CAD中建立一种开放型的知识库,为结构计算提供更为准确的依据. Based on artificial neural network,this paper presents a new method of estimating the eccentricity magnification factor η of reinforced concrete columns.It breaks through the traditional idea of setting up semi theory and semi experience formulas based on experimental data, and provides a new different approach.According to the method,an opening knowledge base is established in engineering CAD and a more accurate result can be presented for structural calculation.
出处 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1999年第3期75-79,共5页 Journal of Hunan University:Natural Sciences
基金 国家自然科学基金
关键词 神经网络 偏心距增大系数 知识库 偏心受压构件 neural networks,eccentricity magnification factor η ,opening knowledge base
  • 相关文献

参考文献5

  • 1胡守仁,神经网络导论,1995年
  • 2沈在康,混凝土结构设计新规范应用讲评,1994年
  • 3偏心受力构件专题研究组,建筑结构,1982年,3期,8页
  • 4金国生,西南交通大学学报,1981年,15卷,3期,121页
  • 5大均,南京工学院学报,1979年,9卷,2期,49页

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