人工神经网络理论及其在结构工程中的应用--振动系统辨识与土工模式分类

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该论文尝试将近年来迅速发展的人工神经网络应用于土木工程.该论文提出了基于人工神经网络理论对动力结构进行系统辨识的方法,也就是说应用人工神经网络预测结构地震响应.采用基于BP算法的前馈网络(简称BP网络)对剪切结构模型进行系统辨识.首先用实际地震波及相应的模拟地震响应训练该文提出的BP网络,然后用"已学会"的BP网络预测其它地震波激励下的结构地震响应.该文还讨论了网络拓扑结构、输入单元数等对网络学习和预测的影响.研究表明,合适的人工神经网络结构能准确地辨识结构动力特性和预测结构动力响应.该文还采用神经网络的另一个模型-CP网络来进行砂土液化预测和岩质边坡稳定性判别.该文用CP网络成功地建立土体的各影响因素与结论之间的高度非线性映射.应用结果表明,CP网络为土工结构模式分类提供了良好的应用前景,使模式分类过程更为直观、简化和精确.
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