桥梁建设
橋樑建設
교량건설
BRIDGE CONSTRUCTION
2012年
2期
28-33
,共6页
预应力混凝土梁%神经网络%自振频率%动力试验%识别%仿真
預應力混凝土樑%神經網絡%自振頻率%動力試驗%識彆%倣真
예응력혼응토량%신경망락%자진빈솔%동력시험%식별%방진
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.
為研究採用神經網絡的方法識彆無粘結預應力混凝土樑橋的自振頻率,收集以往PC樑的動力試驗數據,併在此基礎上補充製作5根PC樑進行動力試驗,採集相關數據.構建徑嚮基(RBF)神經網絡,採用汎化迴歸神經網絡(GRNN)進行函數逼近,徑嚮基函數的光滑因子取為0.15.篩選9箇影響PC樑自振頻率的關鍵參數作為神經網絡的輸入參數,用收集到的試驗數據對神經網絡進行訓練,併預留齣1根PC樑的試驗數據對網絡進行倣真.倣真結果錶明,採用所研究的神經網絡方法識彆無粘結預應力混凝土樑橋的自振頻率是可行的,這種網絡具有很好的預測能力和汎化能力.
위연구채용신경망락적방법식별무점결예응력혼응토량교적자진빈솔,수집이왕PC량적동력시험수거,병재차기출상보충제작5근PC량진행동력시험,채집상관수거.구건경향기(RBF)신경망락,채용범화회귀신경망락(GRNN)진행함수핍근,경향기함수적광활인자취위0.15.사선9개영향PC량자진빈솔적관건삼수작위신경망락적수입삼수,용수집도적시험수거대신경망락진행훈련,병예류출1근PC량적시험수거대망락진행방진.방진결과표명,채용소연구적신경망락방법식별무점결예응력혼응토량교적자진빈솔시가행적,저충망락구유흔호적예측능력화범화능력.
