10.3969/j.issn.1000-3835.2006.02.022
基于神经网络的贮仓结构参数识别
利用神经网络技术,提出了识别结构物理参数的一种方法.用单元刚度矩阵基本值和模态应变能来选择基本模态,用修正的Latin超立方采样技术和模态准入准则来产生网络的输入数据.贮仓在动载作用下的自振频率和模态作为网络的输入,子矩阵参与系数作为网络的输出,用Levenberg-Marquardt算法训练网络.仿真计算表明,本文方法是可行的.
参数识别、神经网络、修正的Latin超立方采样技术、模态应变能
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O175.3;TU352.11(数学分析)
2006-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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