基于神经网络的建筑结构节点损伤识别方法

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摘要：将建筑结构节点损伤识别反问题归结为优化问题,然后用LM人工神经网络来求解. 对建筑结构中某些点的垂直位移进行静态测量,用以确定建筑结构中受损伤节点的位置. 同经典的优化方法相比,人工神经网络具有全局收敛性. 利用神经网络对受损建筑结构节点的位置进行识别是一种可行的方法. 数值模拟结果表明,采用Levenberg-Marquardt 法训练的神经网络进行结构损伤识别具有较快的收敛速度和较高的识别精度,并且具有良好的鲁棒性.

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关键词：建筑结构 识别方法 神经网络 神经网 marquardt 建筑结构 节点损伤 结构损伤识别 神经网络 反问题