重庆交通大学学报（自然科学版）
重慶交通大學學報（自然科學版）
중경교통대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING JIAOTONG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
4期
555-559,580
,共6页
单德山%丁德豪%李乔%黄珍
單德山%丁德豪%李喬%黃珍
단덕산%정덕호%리교%황진
有限元模型修正%径向基神经网络%单塔斜拉桥%子结构%相对灵敏度
有限元模型脩正%徑嚮基神經網絡%單塔斜拉橋%子結構%相對靈敏度
유한원모형수정%경향기신경망락%단탑사랍교%자결구%상대령민도
finite element model updating%radial basis function neural network%single pylon cable-stayed bridge%substructure%relative sensitivity
为获得某单塔双索面斜拉桥换索过程中的工作状态,建立了一种联合子结构与径向基神经网络的有限元模型修正新方法.根据模型参数修正理论,通过分析设计参数的相对灵敏度确定需要修正的参数;为满足参数离散性要求,在模型修正过程中引入了子结构方法,并认为每一子结构中的设计参数是不变的.采用径向基(RBF)神经网络作为模型修正优化算法.将子结构与RBF神经网络相结合,从而将有限元模型修正的反问题转化为正问题;同时,对子结构的划分、RBF神经网络构建以及输入输出参数的确定进行了讨论.以某单塔斜拉桥为例,验证了所提的联合模型修正方法.结果表明:计算值与测量值之间的误差,在有限元模型修正前后有很大改善.
為穫得某單塔雙索麵斜拉橋換索過程中的工作狀態,建立瞭一種聯閤子結構與徑嚮基神經網絡的有限元模型脩正新方法.根據模型參數脩正理論,通過分析設計參數的相對靈敏度確定需要脩正的參數;為滿足參數離散性要求,在模型脩正過程中引入瞭子結構方法,併認為每一子結構中的設計參數是不變的.採用徑嚮基(RBF)神經網絡作為模型脩正優化算法.將子結構與RBF神經網絡相結閤,從而將有限元模型脩正的反問題轉化為正問題;同時,對子結構的劃分、RBF神經網絡構建以及輸入輸齣參數的確定進行瞭討論.以某單塔斜拉橋為例,驗證瞭所提的聯閤模型脩正方法.結果錶明:計算值與測量值之間的誤差,在有限元模型脩正前後有很大改善.
위획득모단탑쌍색면사랍교환색과정중적공작상태,건립료일충연합자결구여경향기신경망락적유한원모형수정신방법.근거모형삼수수정이론,통과분석설계삼수적상대령민도학정수요수정적삼수;위만족삼수리산성요구,재모형수정과정중인입료자결구방법,병인위매일자결구중적설계삼수시불변적.채용경향기(RBF)신경망락작위모형수정우화산법.장자결구여RBF신경망락상결합,종이장유한원모형수정적반문제전화위정문제;동시,대자결구적화분、RBF신경망락구건이급수입수출삼수적학정진행료토론.이모단탑사랍교위례,험증료소제적연합모형수정방법.결과표명:계산치여측량치지간적오차,재유한원모형수정전후유흔대개선.
