基于人工神经网络的结构损伤识别方法

• 作者: 刘迎曦 孙慧玲 李守巨
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 损伤识别 神经网络 结构频率 优化
• 年，卷（期）: 2004,（z5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与神经网络
• 页码范围: 171-174
• 页数: 4页
• 分类号: TP1
• 字数: 1723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2004.z5.046

摘要

根据观测的结构频率变化,建立了基于人工神经网络的悬臂梁结构损伤识别方法.把结构固有频率的变化率作为BP神经网络的输入参数,对悬臂梁结构模型进行了损伤数值模拟计算.为了提高神经网络的泛化推广能力和收敛速度,将BFGS优化方法应用到神经网络的训练过程中.数值计算结果表明,所建立的结构损伤识别方法具有收敛速度快、识别精度高等特性.

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	孙慧玲	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	3	57	2.0	3.0