径向基函数(RBF)神经网络在桥梁减震设计中的应用仿真

• 作者: 叶爱君
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数(RBF)神经网络 桥梁结构 流体粘滞阻尼器
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2006.01.005

摘要

本文将人工智能理念引入桥梁结构的减震设计中,在对阻尼器参数进行参数分析的基础上,利用径向基函数(RBF)神经网络建立阻尼器参数与桥梁结构地震反应之间的映射关系,以帮助进行阻尼器参数的合理选定.同时,桥梁工程师可利用这一映射关系自行分析实际阻尼器性能参数的误差对结构地震反应的影响.本文最后通过工程实例,验证了人工神经网络算法在桥梁减震设计中应用的可能性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶爱君	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	81	1163	18.0	33.0