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基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法
被引量:
8
1
作者
刘泽佳
金梦茹
+4 位作者
周立成
涂成枫
汤立群
蒋震宇
刘逸平
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第2期106-112,共7页
针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支...
针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支梁和实际桥梁模型验证方法的有效性。结果表明,基于结构动静态响应组成SRV的识别效果和计算效率更优,结合PCA可以提高方法的抗噪性,并且能在所需响应信息更精练的基础上对实际桥梁模型进行良好的损伤识别。
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关键词
损伤识别
结构响应向量
支持
向量
机
抗噪性能
简支钢梁
斜拉桥
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职称材料
基于结构响应向量和支持向量机的框支承玻璃幕墙连接松弛状态智能识别
被引量:
3
2
作者
张强
杨健
+2 位作者
王星尔
徐涵
孟嫣然
《硅酸盐学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1682-1688,共7页
提出一种基于结构响应向量(SRV)和支持向量机(SVM)方法,对四边框支玻璃幕墙的连接松弛状态进行智能识别。首先,针对该类结构的动力和静力特性,建立四边框支玻璃幕墙有限元模型和在多种松弛状态下玻璃幕墙的SRV。其次,运用SRV对于边界松...
提出一种基于结构响应向量(SRV)和支持向量机(SVM)方法,对四边框支玻璃幕墙的连接松弛状态进行智能识别。首先,针对该类结构的动力和静力特性,建立四边框支玻璃幕墙有限元模型和在多种松弛状态下玻璃幕墙的SRV。其次,运用SRV对于边界松弛位置和程度进行识别,验证由动态分量和静态分量组成的SRV作为松弛指标的有效性和适用性。最后,以各松弛工况下的4阶频率和9个测点转角位移形成的SRV组成松弛识别样本库,运用3种不同核函数构成的SVM进行训练和识别,并运用粒子群算法对于SVM径向基(RBF)核函数的参数进行迭代优化,形成基于SRV–SVM的框支玻璃幕墙的连接松弛识别方法。结果表明:采用基于SRV–SVM的方法对四边框支玻璃幕墙连接松弛进行定位和定量描述可获得较理想的识别效果。
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关键词
框支玻璃幕墙
连接松弛识别
支持
向量
机
结构响应向量
粒子群算法
原文传递
题名
基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法
被引量:
8
1
作者
刘泽佳
金梦茹
周立成
涂成枫
汤立群
蒋震宇
刘逸平
机构
华南理工大学土木与交通学院
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第2期106-112,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11602087)
广东省科技计划项目(2015B010131009)
文摘
针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支梁和实际桥梁模型验证方法的有效性。结果表明,基于结构动静态响应组成SRV的识别效果和计算效率更优,结合PCA可以提高方法的抗噪性,并且能在所需响应信息更精练的基础上对实际桥梁模型进行良好的损伤识别。
关键词
损伤识别
结构响应向量
支持
向量
机
抗噪性能
简支钢梁
斜拉桥
Keywords
damage identification
structural response vector
support vector machine
noise immunity
simply supported steel beam
cable-stayed bridge
分类号
O342 [理学—固体力学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于结构响应向量和支持向量机的框支承玻璃幕墙连接松弛状态智能识别
被引量:
3
2
作者
张强
杨健
王星尔
徐涵
孟嫣然
机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室
出处
《硅酸盐学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1682-1688,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0806100)
上海市科委“科技创新行动计划”(18DZ1205603)。
文摘
提出一种基于结构响应向量(SRV)和支持向量机(SVM)方法,对四边框支玻璃幕墙的连接松弛状态进行智能识别。首先,针对该类结构的动力和静力特性,建立四边框支玻璃幕墙有限元模型和在多种松弛状态下玻璃幕墙的SRV。其次,运用SRV对于边界松弛位置和程度进行识别,验证由动态分量和静态分量组成的SRV作为松弛指标的有效性和适用性。最后,以各松弛工况下的4阶频率和9个测点转角位移形成的SRV组成松弛识别样本库,运用3种不同核函数构成的SVM进行训练和识别,并运用粒子群算法对于SVM径向基(RBF)核函数的参数进行迭代优化,形成基于SRV–SVM的框支玻璃幕墙的连接松弛识别方法。结果表明:采用基于SRV–SVM的方法对四边框支玻璃幕墙连接松弛进行定位和定量描述可获得较理想的识别效果。
关键词
框支玻璃幕墙
连接松弛识别
支持
向量
机
结构响应向量
粒子群算法
Keywords
frame supported glass walls
connection loosening detection
support vector machine
structural response vector
particle swarm optimization
分类号
TU317 [建筑科学—结构工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法
刘泽佳
金梦茹
周立成
涂成枫
汤立群
蒋震宇
刘逸平
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
2
基于结构响应向量和支持向量机的框支承玻璃幕墙连接松弛状态智能识别
张强
杨健
王星尔
徐涵
孟嫣然
《硅酸盐学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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