基于 L-M算法的神经网络在环境振动分析中消除本底振动的应用

• 作者: 俞醒 卢文良 耿传飞
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 环境振动 本底振动 L-M 神经网络 功率谱密度 振动加速度级
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TB53
• 字数: 4868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2016.13.003

摘要

公路、铁路及城市轨道交通引起的环境振动实测数据中含有本底振动的干扰，从时域分析角度提出基于L-M（Levenberg-Marquardt）算法的神经网络法消除本底振动，阐述了该法的基本原理和实现步骤，采用 L-M算法对神经网络进行训练，具有收敛速度快、计算精度高的特点。通过一段交通振动加速度时程与一段本底振动加速度时程叠加合成实测振动加速度时程，分别用 L-M神经网络法和其他几种方法对合成的实测振动加速度时程进行本底振动消除计算和对比分析。计算结果表明，L-M神经网络法能更加精确的计算出真实交通振动产生的时程曲线、功率谱密度曲线、1／3倍频程中心频率处振动加速度级和计权振级。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢文良	北京交通大学土木建筑工程学院	49	315	9.0	16.0
2	俞醒		3	4	1.0	2.0
3	耿传飞	北京交通大学土木建筑工程学院	2	0	0.0	0.0