类神经网络预测矩形断面建物的风力系数
结构物的耐风设计通常需要经由风洞实验,取得各种风力系数的实验数据,其过程相当耗时且费用昂贵.近年,国外风力规范逐步朝数据库辅助(Database-Assisted)的设计模式发展,使用回归公式来整理分析实验数据,常无法得到准确的风力系数,因此,如何更有效的利用风洞实验气动力数据库是一个重要的课题.本文之研究撰写RBFNN类神经网络程序,以淡江大学风洞试验数据训练类神经网络,并将之应用于窗口化高层建筑物设计风载重计算软件上有相当良好之成效.
建筑结构 矩形断面 风力系数 类神经网络
王人牧 郑启明
淡江大学土木工程学系暨风工程研究中心
国内会议
成都
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2013-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）