基于人工神经网络的典型桥梁断面气动参数识别

基于人工神经网络的典型桥梁断面气动参数识别

论文摘要

基于同济大学风洞实验室既有大跨度桥梁试验数据成果,利用Access数据库软件和Java编程语言,集成了大跨度桥梁抗风性能的数据库系统。通过人工神经网络技术对人工神经元的训练和神经元间连接权值的调整,建立大跨度桥梁主梁气动参数(包括静力三分力系数和颤振导数)的智能化识别方法,主要针对扁平箱梁和倒梯形箱梁两种断面。气动参数的神经网络输出与期望输出间的误差符合预期要求,以期可作为桥梁结构初步设计阶段参考。

论文目录

  • 引言
  • 1 桥梁抗风性能数据库集成
  •   1.1 数据源收集
  •   1.2 数据库集成
  • 2 人工神经网络技术
  •   2.1 BP算法
  •   2.2 BP算法改进
  • 3 气动参数识别系统
  •   3.1 神经网络输入输出
  •   3.2 神经网络模型构造
  • 4 识别结果和误差
  •   4.1 静力三分力系数
  •   4.2颤振导数
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈讷郁,葛耀君

    关键词: 大跨桥梁,气动参数,数据库,人工神经网络,智能化识别

    来源: 土木工程学报 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,自动化技术

    单位: 同济大学土木工程防灾国家重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(51778495)

    分类号: U446;TP183

    DOI: 10.15951/j.tmgcxb.2019.08.008

    页码: 91-97+128

    总页数: 8

    文件大小: 1322K

    下载量: 304

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