基于神经网络的大跨度屋盖非高斯风压场模拟方法

• 作者: 孙芳锦 张爱社
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 大跨度结构 非高斯过程 风压场模拟 转换向量过程
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 土木与交通工程
• 页码范围: 13-17
• 分类号: TU312.1
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2011.04.004

摘要

采用径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neutral Networks,简称RBF神经网络)来模拟大跨度结构的非高斯风压场.根据某大跨度结构的形式特点,将结构风场看成是屋面位置和时间的函数,将风压场分解为一系列径向基函数.再利用单调非线性无记忆转换映射和RBF中获得的风场函数定义向量过程,从而将非高斯场的模拟转换为互相关高斯过程的模拟.将RBF神经网络应用于一大跨度屋盖的非高斯场模拟,得到结构上非高斯风压场的分布.结果对比表明,RBF神经网络模拟非高斯风压场具有较高的准确性.该方法可直接利用RBF神经网络的输出结果,避免推导高斯过程和非高斯过程的关系式,因此具有较高的效率.RBF神经网络模拟非高斯风压场在准确性和效率上均具有显著优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙芳锦	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	9	39	3.0	6.0
5	张爱社	山东建筑大学土木工程学院	14	94	4.0	9.0