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中国安全科学学报

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基于频率下降率的结构损伤自适应神经网络识别

罗跃纲,张松鹤,闻邦椿   

  1. 东北大学机械工程与自动化学院;大连民族学院土木建筑工程学院%大连民族学院土木建筑工程学院%东北大学机械工程与自动化学院
  • 出版日期:2005-05-20 发布日期:2005-05-25

Self-Adaptive Neural Networks Identification of Structural Damage Based on Frequency Drop Rate

  • Online:2005-05-20 Published:2005-05-25

摘要: 笔者探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法及结构裂纹损伤识别特征参数的选取,提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构裂纹损伤识别的特征参数,利用有限元网格细化法对结构裂纹损伤进行数值模拟,获取训练样本数据,通过自适应神经网络对结构裂纹损伤问题进行识别研究.从结构裂纹损伤识别实例的结果中可以看出,采用频率下降率和自适应神经网络技术对结构裂纹进行损伤识别分析具有较高的精度和可靠性.

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