基于神经网络的网壳结构强震失效模式分类判别

摘要：

为了高效准确地对网壳在强震下的失效模式进行分类和判别,以抛物线型单层柱面6网壳为研究对象,在 Taft 和El-Centro三向地震波作用下,运用ANSYS软件对其进行动力全过程分析,全面考察网壳结构的荷载-最大节点位移全过程曲线、塑性发展情况、破坏时的变形情况等,并归纳总结最大节点位移、截面12.5%以上进入塑性杆件比例、截面100%进入塑性杆件比例、平均塑性积分点值4个特征指标.在Matlab软件环境下运用有导师神经网络和无导师神经网络对81个算例进行分类判别.运用的有导师和无导师神经网络分别是BP神经网络和自组织竞争神经网络.研究结果表明:2种神经网络都有准确的分类判别和预测结果,自组织竞争神经网络有直观的结果输出,BP神经网络则可以很好地看出数据中稍微偏离常规情况的数据.

关键词：神经网络、网壳结构、地震作用、失效模式、分类、预测

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分类号：TU393.3(建筑结构)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2016YFC0701201；湖南省高校科技创新团队滚动资助项目湘财教指2015616号

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：458-465