基于PSO优化神经网络的桁架损伤识别
研究了基于参数优化的人工神经网络进行结构损伤识别二步法.第1步用模态应变能指标识别损伤位置,减少损伤程度识别的参数.第2步以模态应变能指标作为神经网络的输入,以单元的刚度作为神经网络的输出识别损伤程度.粒子群算法优化神经网络的参数,提高神经网络的精度和收敛性.考虑了噪声对神经网络识别效果的影响.数值算例结果表明经过粒子群参数优化的神经网络能高精度的识别结构的损伤位置和程度.
建筑工程 桁架结构 损伤识别 神经网络
李鹏辉 朱宏平 赵文光
土木工程与力学学院;控制结构湖北省重点实验室,华中科技大学,湖北武汉430074
国内会议
乌鲁木齐
中文
250-254
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）