基于BP神经网络的装配式剪力墙连接损伤检测方法

基于BP神经网络的装配式剪力墙连接损伤检测方法

论文摘要

利用BP神经网络算法,结合ANSYS进行高精度数值模拟,设计了一种用于预制装配式剪力墙连接处损伤检测的方法,该方法能有效对损伤进行定位并评估损伤的程度。在识别参数中将动力响应参数传递系数变化率与前三阶振动频率变化率作为输入参数,将损伤率作为输出参数,通过ANSYS的高精度数值模拟,获得大量的训练数据来训练BP神经网络。测试结果表明,对于单点损伤,损伤定位的准确率达到了96.67%,损伤程度的识别率也达到了一定程度的准确率;对于两点损伤,也能有较好的损伤定位效果。这些都表明该方法具有良好的运用前景。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 BP神经网络算法简介
  • 2 建立网络的输入输出参数
  •   2.1 引入传递系数
  •   2.2 建立输入参数
  •   2.3 建立输出参数
  • 3 数值模型建立
  • 4 网络建立与预测
  •   4.1 网络关键参数
  •   4.2 网络训练流程
  •   4.3 引入损伤,得到训练样本
  •   4.4 训练输入与输出参数的形式
  •   4.5 神经网络训练
  •   4.6 神经网络预测与检验
  •     4.6.1 单点损伤预测与检验
  •     4.6.2 两点损伤预测与检验
  • 5 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩笑,唐和生,周德源

    关键词: 装配式剪力墙,损伤定位与评估,数值模拟,神经网络

    来源: 结构工程师 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 同济大学结构防灾减灾工程系

    基金: 国家重点研发计划(2016YFC0701800)

    分类号: TU398.2;TU317

    DOI: 10.15935/j.cnki.jggcs.2019.05.004

    页码: 24-31

    总页数: 8

    文件大小: 1172K

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