基于神经网络的桥梁损伤位置识别

• 作者: 倪一清 孙宗光 高赞明
• 来源期刊: 工程力学
• 学科: 工学
• 关键词: 建筑结构 损伤检测 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 42-47
• 页数: 6页
• 分类号: TU312
• 字数: 4417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4750.2004.01.008

摘要

损伤位置识别是对大型桥梁结构进行损伤检测的重要一步.以汲水门斜拉桥为背景,对应用神经网络的模式分类技术识别桥面结构损伤位置的方法进行了研究.使用了两种类型的网络,简称动态网络和GA网络,探讨了这一方法的可行性.动态网络的网络结构是根据训练进程而动态地确定的.GA网络是在训练中引进了遗传算法.比较了两种网络对损伤位置的识别效果.结果表明,应用神经网络的模式分类技术对桥梁桥面结构损伤位置识别的方法是可行的.只需要较少的输入数据,两种网络均可产生较好的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪一清		69	2475	27.0	49.0
2	高赞明		37	1850	22.0	37.0
3	孙宗光		46	352	9.0	18.0