【摘 要】
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当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为了研究热点。基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法--遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重),实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别。与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点。对工程实例梁的试验数据进行了分析和结构损伤状况识别,结果表明了该算法的
【机 构】
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郑州大学环境水利学院 郑州 450002 深圳市道桥维修中心桥梁检测站 深圳 518024
【出 处】
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中国工程院第三次地下工程与基础设施公共安全学术研讨会
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当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为了研究热点。基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法--遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重),实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别。与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点。对工程实例梁的试验数据进行了分析和结构损伤状况识别,结果表明了该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价。
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