改进神经网络对机场刚性道面损伤参数的识别

摘要：

机场道面使用性状对于飞机安全起降具有重要意义.由于路面有损伤,要求在实际工程中快速识别机场刚性道面性状,但传统解析法缺乏快速有效性.为了提高识别的快速性,提出采用主成分分析(PCA)的神经网络理论自动识别系统的检测方法,通过ANSYS仿真对损伤参数进行研究,确定神经网络输入参数,对采用人工神经网络进行道面性状检测的网络形式与训练函数的选择等问题进行讨论,并考虑实际检测过程中噪声的影响,最终建立PCA-BP神经网络.经过仿真验证,PCA-BP神经网络在一定噪声影响的情况下的检测结果可靠适用,可用于实际工程,证明提出的方法也为刚性道面理论研究提供了新的思路.

关键词：人工神经网络、主成分分析、等效刚度值

所属期刊栏目：29

分类号：U416.222(道路工程)

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-54,126