基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别 (2011年)

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文件名称：基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别 (2011年)
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文件格式：PDF
更新时间：2021-05-30 23:00:56
自然科学 论文 为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10 %,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.