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摘要:
以梁桥节点最大位移改变率作为损伤程度伤识别指标,分别采用广义回归神经网络(GRNN)算法和ε-支持向量回归机(ε-SVR)算法,进行损伤程度识别研究。通过对一座铁路双线简支钢桁梁桥某杆件的损伤程度识别研究发现:(1)GRNN 损伤程度识别模型具有一定的抗噪能力,不具有泛化性。(2)SVR 损伤程度识别模型具有很强的抗噪能力和很好的泛化性。(3)以桥梁节点最大位移改变率作为损伤程度识别指标时,数据回归算法不能采用 GRNN 算法,应采用ε-SVR 算法。
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文献信息
篇名 基于挠度的铁路双线简支钢桁梁桥杆件损伤程度识别研究
来源期刊 铁道标准设计 学科 交通运输
关键词 铁路桥 钢桁梁桥 损伤程度识别 GRNN 着-SVR
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 桥 梁
研究方向 页码范围 84-88,107
页数 6页 分类号 U448.13|U441+.4
字数 4812字 语种 中文
DOI 10.13238/j.issn.1004-2954.2014.11.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏木标 石家庄铁道大学大型结构健康诊断与控制研究所 67 763 15.0 25.0
2 任剑莹 石家庄铁道大学工程力学系 24 71 4.0 7.0
3 梁滨波 河北省电力勘测设计研究院土建部 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
铁路桥
钢桁梁桥
损伤程度识别
GRNN
着-SVR
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道标准设计
月刊
1004-2954
11-2987/U
大16开
北京市丰台区广安路15号中铁咨询大厦
82-765
1957
chi
出版文献量(篇)
9560
总下载数(次)
16
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导