【摘 要】
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该文提出了基于模态参数的测量值利用改进的BP神经网络进行结构损伤检测的方法.该文研究了三种改进的BP算法(动量因子法、快速BP算法和Levenberg-Marquard优化法),详细阐明了
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该文提出了基于模态参数的测量值利用改进的BP神经网络进行结构损伤检测的方法.该文研究了三种改进的BP算法(动量因子法、快速BP算法和Levenberg-Marquard优化法),详细阐明了这三种算法的基本原理.网络训练和测试的结果表明,改进的BP算法能有效改善BP网络的性能,加快BP网络的收敛,并避免训练陷入局部最小点.通过数值计算获得了训练BP网络的样本数据,利用改进的BP算法,在网络结构及学习参数多种组合的情况下,对网络进行了训练和测试,找出了最佳网络组合.最后用一5层钢框架结构实测的模态参数对上述方法进行了检验,结果表明利用改进的BP网络进行结构损伤检测不失为一种准确有效的新型智能方法.
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