单层工业厂房震害预测新方法研究
神经网络具有非常强的非线性映射能力和自适应学习能力,本文基于这些特点提出了一种基于神经网络的单层工业厂房震害的预测方法.该方法是在传统的厂房结构检测与鉴定方法基础上引入神经网络这个简单有效的工具并应用到工程实践中,从而提高数据处理的智能化和客观化,达到新技术为实践所用.本方法可以同时考虑多种影响厂房震害的参数,通过学习可以动态地建立各参数之间适当的权重关系,从而可以比较客观地预测厂房的震害.本文最后利用一个工程实例初步证明该方法是简单可行的.
神经网络 工业厂房 震害预测 工程实例
冯耘霞 李桂华 李志国 仲伟秋 孙元贵
大连理工大学工程力学系(大连)
国内会议
2000年全国振动(诊断、模态、噪声)技术及工程应用学术会议
南京
中文
542-545
2000-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）