【摘 要】
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在神经网络识别结构损伤的过程中选取容易得到、识别精度高、损伤敏感性高的参数,损伤识别精度将大大提高。为克服使用单一结构特征物理量作为神经网络输入参数而带来的缺陷,
【基金项目】
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水利部行业专项201401009资助项目
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在神经网络识别结构损伤的过程中选取容易得到、识别精度高、损伤敏感性高的参数,损伤识别精度将大大提高。为克服使用单一结构特征物理量作为神经网络输入参数而带来的缺陷,文章以武都水库非溢流坝段为例,利用径向基函数神经网络对重力坝损伤的识别展开研究,提出将结构固有频率和固定点模态分量组合作为输入参数,对比选用不同输入参数的损伤输出信息。结果表明,使用组合参数作为输入参数对重力坝进行损伤位置识别、损伤程度预测是实用可行的。
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