基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法

• 作者: 刘迎曦 张正平 李守巨 沈广和 黄蔚
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土坝 参数识别/人工神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 所属期刊栏目: 数学、物理、力学
• 页码范围: 531-535
• 页数: 5页
• 分类号: TB125|TV642.3
• 字数: 3932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8608.2000.05.008

摘要

基于人工神经网络方法,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量.采用修正的BP学习算法,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理,提高了参数识别的速度和精度.云峰大坝的工程实际应用表明,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性,拟合误差小于0.15 mm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李守巨	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	167	2352	26.0	41.0
2	刘迎曦	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	150	2718	27.0	44.0
3	张正平		1	42	1.0	1.0
4	黄蔚	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	3	49	2.0	3.0