损伤识别指标的模糊层次分析
为给基于人工神经网络的结构损伤诊断提供合理的识别指标,采用模糊层次分析法综合分析了9种识别指标的性能并给予排序。通过建立优先关系矩阵和模糊判断矩阵之间的数学关系,有效地改善了常规层次分析法难以达到判断矩阵一致性的不足.采用以上方法。 结合一个两端团结钢梁.以误差均值、网络训练规模、识别指标获取难易程度为模糊层次分析的评价标准,建立了模糊层次结构。在构造的模糊判断矩阵的基础上,对9种参数进行了综合分析.计算结果表明:挠度、一阶振型和基频相对于其他参数识别精度和计算效率更高.更适于作为损伤识别指标.
人工神经网络 损伤识别指标 模糊层次分析
张石磊 陈少峰 王焕定 王伟
哈尔滨工业大学 土木工程学院 哈尔滨 150090 哈尔滨工业大学 交通科学与工程学院,哈尔滨 150090 哈尔滨工业大学 土木工程学院 哈尔滨 50090
国内会议
重庆
中文
478-480
2010-12-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)