人工神经网络岩体结构面分组方法

研究目的:本文以天津市河北大街混合梁斜拉桥为工程背景,基于人工神经网络模型,提出适用于混合梁斜拉桥的分步识别方法,分别采用概率和径向基函数神经网络对子结构和钢主梁子结构局部构件进行损伤识别。此外还提出适用于钢主梁局部构件识别的动-静组合损伤指标,并建立相应的径向基函数网络模型,分别针对单损伤、双损伤和三损伤的不同损伤情况进行数值模拟。研究结论:识别结果表明:(1)本文所提出的分步识别方法具有较高的识别精度,网络识别速度快,适用于大型混合梁斜拉桥的智能诊断过程;(2)所提出的动-静组合损伤指标对混合梁斜拉桥的局部损伤识别也较为敏感;(3)单处损伤测试工况中,识别精度几乎高达100%;(4)在两处和三处损伤测试工况中,位置识别正确率分别达到82.61%和78.3%。

为简化震害预测工作,提出一种以房屋普查数据为震害影响因子并利用人工神经网络模型为工具的震害预测方法。从以往震害实例中选取了具有典型破坏特点的建筑物作为神经网络的学习样本,用收集的数据对网络进行了训练并得到了收敛的网络,应用此收敛的网络对一组新的房屋数据进行震害预测,结果表明了运用此方法和模型的实用性。

对日益广泛应用于建筑结构的人工神经网络的基本原理与特征以及误差反向传播的多层感知器网络(bp网络)的多种改进算法进行了介绍,分析了人工神经网络在建筑结构的优化、控制以及损伤诊断等领域中的应用情况,对人工神经网络的推广应用具有一定指导意义。

对人工神经网络在结构控制中的应用做了综合评述。介绍了神经网络的控制原理,总结了结构控制中常见的网络模型,阐述了人工神经网络在结构控制中的应用情况,并对未来的发展方向进行了展望。

简述传统的结构近似重分析技术的缺点与不足,介绍bp网络的原理、算法,利用bp网络能够实现从n维设计空间到m维任意非线形映射的特点,通过不同设计变量的训练样本集对bp网络进行训练,然后输出拟合值。经过分析,证明在结构近似重分析中,采用bp神经网络能很好地实现从设计变量到结构响应之间的映射。

利用matlab编写核心程序,实现了基于人工神经网络方法的网架结构选型优化设计。结果表明,该方法能较好的进行网架结构的选型,从而节约建造成本。

基坑变形人工神经网络预测及其网络参数优化——基坑变形人工神经网络预测受网络参数的影响较大，选取适当的网络参数才能得到较优的预测结果。本文介绍了人工神经网络原理及其网络参数的优化方法。以挡土桩桩顶水平位移预测为例，说明其具体预测步骤及网络参数优...

为了评定旧水泥路面的综合性能,基于人工神经网络,选取6项易得指标建立旧水泥混凝土路面综合性能评价模型。使用代表性强的样本进行训练,得出该评价模型具有较高的准确性,并将该模型应用于实际工程中,效果优良。

简要介绍了人工神经网络的结构及特点,并且详细论述了神经网络在中央空调水系统、风系统、制冷系统、负荷预测、系统的仿真设计和建筑运行能耗评价等方面的应用概况,指出了神经网络在空调领域今后的发展方向.

人工神经网络在基坑变形性状研究中的应用——基坑工程不仅要保证维护结构本身的安全，而且要保证周围建(构)筑物的安全和正常使用。开展基坑工程变形性状研究具有重要意义。影响基坑变形的因素很复杂，传统的计算方法已无法准确预测基坑的变形。人工神经网络(an...

人工神经网络预测软土地基沉降——简要介绍了高速公路软土地基的基本性质和对高速公路的主要影响，充分运用人工神经网络较强的非映射能力来预测软土地基的沉降，利用实测资料来对复杂的非线性的土工结构进行直接建模，并计算出软土地基的沉降值，获得满意的效果...

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究——依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了bp神经网络预测最终沉降量模型，利用已建高速公路沉降数据，进行了软土地基最终沉降量的预测，取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素...

基于人工神经网络的软件质量评价

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.

鉴于前人推导的镐形截齿破岩截割阻力和截割比能耗的理论公式计算值与实际值相差较大以及最优截槽宽没有定量表示,文中选取岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、静态弹性模量等为影响因子,建立了bp预测网络模型,并利用此模型对我国常见的4种岩石镐形齿截割参数进行了预测。检验及预测的结果表明建立的预测网络运行稳定,预测结果良好,对截割力的预测优于理论计算结果,对截槽宽和截割厚度最优比值、截割比能耗的预测结果良好,相对现有理论的计算和经验公式计算精度有了很大提高,能更好的满足工程要求。

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

在运用人工神经网络对深基坑岩土参数进行反分析的基础上,将pso与bp算法相结合,充分发挥pso全局寻优的能力和bp算法局部细致搜索优势,并通过实例验证了方法的可行性。可以看出,运用该方法可以使学习效率增高,收敛速度加快,预测结果更加准确。

简要介绍了高速公路软土地基的基本性质和对高速公路的主要影响,充分运用人工神经网络较强的非映射能力来预测软土地基的沉降,利用实测资料来对复杂的非线性的土工结构进行直接建模,并计算出软土地基的沉降值,获得满意的效果。结果显示,人工神经网络应用于软土地基沉降的前景是非常广阔的。

本文对人工神经网络的历史作了简单回顾,并对它在建筑声学领域中的应用状况作了阐述,同时提出了有待进一步探讨的若干问题。

泡沫金属试样测试复杂,对试样而言又急需知道基体结构参数与力学性能和阻尼性能的关系,采用线性回归技术无法实现这一功能,应用人工神经网络,则解决了通过测量泡沫金属的四个基本参数达到推知其力学性能、阻尼性能的课题。

采用热压成型的方法制备掺杂粉煤灰、以无机纤维为增强体的摩擦材料,并测试其磨损性能。选用bp神经网络建模,以摩擦材料配方、制备工艺、测试条件为输入变量,以材料的磨损率为输出变量,采用l-m算法对网络进行训练。结果表明,模型可以对材料磨损性能进行有效的预测,可用于配方及制备工艺的优化。

人工神经网络(ann)是一种动态信息处理系统,它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错性等特性。人工神经网络可实现对危险源的动态分级;可解决安全综合评价中的不确定性、模糊性和动态复杂性、指标多、数据多等难题;在安全预测方面,可进行煤与瓦斯突出预测、煤矿瓦斯涌出量预测、煤层自燃预测、交通事故预测等。讨论了其在安全科学中的应用现状及存在问题,并对未来研究方向进行了展望。