【摘 要】
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针对建筑结构损伤检测和抗震可靠性评估的问题,提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络的分析方法 .首先,构建一种钢结构建筑模型,定义多种柱截面积的损伤场景,将加载地震数据时
【机 构】
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青海大学土木工程学院,青海大学基础部
【基金项目】
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青海大学生科技创新基金（2017-QX-11）,青海大学生科技创新基金（2017-QX-16）
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针对建筑结构损伤检测和抗震可靠性评估的问题,提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络的分析方法 .首先,构建一种钢结构建筑模型,定义多种柱截面积的损伤场景,将加载地震数据时各层最大相对位移作为MLP模型的训练数据.然后,利用MLP模型建立结构响应（输入）与结构刚度（输出）之间的关系,用来进行结构损伤检测.另外,在考虑各层的柱截面积、弹性模量和重力载荷因素下,构建MLP抗震性能评估模型.在一个三层的钢结构上进行了仿真实验,结果表明提出的方法能够准确检测出损伤,并对结构给出了可靠的抗震性能评估.
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