基于优化BP神经网络的梁结构有限元模型修正

摘要：

传统的基于灵敏度分析的模型修正方法难以确定合适的待修正设计参数,而大多数不依赖灵敏度分析的模型修正方法往往计算量偏大,计算过程复杂.文中采用参数型模型修正方法,引入基于遗传算法优化的BP神经网络,以结构动力特征向量为输入量,直接得到修正后设计参数.并由该参数得到有限元模型动力特征向量误差,以此误差最小化为目标函数进行迭代求解,确定最终的修正参数.最后以一座3跨连续梁模型进行试验,验证了该方法的准确性与有效性.

关键词：梁结构、模型修正、遗传算法、BP神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：U441+.3(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51208208;广东省交通运输厅科技项目科技-2012-02-024

在线出版日期：2013-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：67-73