基于人工神经网络的钢结构损伤识别

摘要：

由于神经网络的非线性映射、自适应及自学习的能力已越来越多地用于结构损伤识别中,本文根据网络参数选择的原则建立了一个三层BP神经网络结构损伤识别模型,对一简支钢板进行了分析.为避免单一频率或模态振型作为输入向量带来的误差,选用与损伤位置和程度相关的组合参数:即结构损伤前后的频率变化平方和少点模态振型作为输入参数.利用训练好后的网络对损伤模型进行诊断和预测,取得了较好的效果.

关键词：神经网络、非线性映射、组合参数、损伤模型

分类号：P64;TP3

在线出版日期：2009-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：38-39