基于PSO的结构损伤检测应用研究

• 作者: 孙富学 梁本亮 王增忠
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 结构损伤检测 神经网络 演化计算 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6841.2006.04.020

摘要

建筑结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息,在此理论基础上,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化(PSO)算法来优化神经网络各层间的连接权值.首先通过有限元法提取结构固有频率的变化,结合PSO对神经网络进行训练,然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别.计算分析结果表明,PSO的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王增忠	上海师范大学建筑工程学院	18	178	7.0	13.0
2	梁本亮	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	8	116	6.0	8.0
3	孙富学	同济大学地下建筑与工程系	6	96	6.0	6.0