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基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别
被引量:
7
1
作者
薛强
郝际平
郑粤
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2011年第2期192-197,共6页
为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,...
为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10%,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.
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关键词
RBF神经网络
钢框架
节点损伤识别
下载PDF
职称材料
题名
基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别
被引量:
7
1
作者
薛强
郝际平
郑粤
机构
西安建筑科技大学土木工程学院
西安建筑科技大学建筑设计研究院
出处
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2011年第2期192-197,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50878181)
文摘
为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10%,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.
关键词
RBF神经网络
钢框架
节点损伤识别
Keywords
RBF neural networks
steel frame
frame detection
分类号
TU375 [建筑科学—结构工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别
薛强
郝际平
郑粤
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2011
7
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