咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >无粘结预应力混凝土梁桥自振频率的RBF网络识别 收藏

无粘结预应力混凝土梁桥自振频率的RBF网络识别

Identifying of Natural Vibration Frequencies of Unbonded PC Beam Bridges by RBF Neural Network

作     者:李瑞鸽 杨国立 张耀庭 LI Rui-ge;YANG Guo-li;ZHANG Yao-ting

作者机构:台州学院建筑工程学院浙江台州318000 华中科技大学土木工程与力学学院湖北武汉430074 

出 版 物:《桥梁建设》 (Bridge Construction)

年 卷 期:2012年第42卷第2期

页      面:28-33页

学科分类:081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主  题:预应力混凝土梁 神经网络 自振频率 动力试验 识别 仿真 

摘      要:为研究采用神经网络的方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率,收集以往PC梁的动力试验数据,并在此基础上补充制作5根PC梁进行动力试验,采集相关数据。构建径向基(RBF)神经网络,采用泛化回归神经网络(GRNN)进行函数逼近,径向基函数的光滑因子取为0.15。筛选9个影响PC梁自振频率的关键参数作为神经网络的输入参数,用收集到的试验数据对神经网络进行训练,并预留出1根PC梁的试验数据对网络进行仿真。仿真结果表明,采用所研究的神经网络方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率是可行的,这种网络具有很好的预测能力和泛化能力。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分