结构损伤识别的耦合神经网络方法

• 作者: 李宏男 焦莉
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 耦合神经网络 损伤识别 基准结构
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: P315.95
• 字数: 3131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-2021.2006.01.017

摘要

目的基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络,提出一种耦合神经网络的三级识别模型,以实现对结构损伤的自主识别.方法采用分步识别的思想,利用ART神经网络首先识别出有损伤的层,然后用遗传算法搜索最佳的BP神经网络结构来分别识别结构损伤的具体位置和损伤程度.结果通过对结构健康监测基准问题的计算表明,提出的耦合神经网络的识别模型能够自主识别结构损伤的发生,正确识别结构损伤的具体位置和损伤程度.结论基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络组成的耦合神经网络识别模型具有自主识别结构损伤发生的能力,且识别速度快,能够正确识别结构损伤发生的具体位置和损伤程度,适宜于在线监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏男	大连理工大学海岸及近海工程国家重点实验室	466	9156	46.0	77.0
2	焦莉	大连理工大学海岸及近海工程国家重点实验室	10	132	6.0	10.0