基于神经网络的网壳结构强震失效模式分类判别

• 作者: 张丰盛 贺拥军
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 网壳结构 地震作用 失效模式 分类 预测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 桥梁隧道与结构
• 页码范围: 458-465
• 页数: 8页
• 分类号: TU393.3
• 字数: 4476字
• 语种: 中文

摘要

为了高效准确地对网壳在强震下的失效模式进行分类和判别,以抛物线型单层柱面6网壳为研究对象,在 Taft 和El-Centro三向地震波作用下,运用ANSYS软件对其进行动力全过程分析,全面考察网壳结构的荷载-最大节点位移全过程曲线、塑性发展情况、破坏时的变形情况等,并归纳总结最大节点位移、截面12.5%以上进入塑性杆件比例、截面100%进入塑性杆件比例、平均塑性积分点值4个特征指标.在Matlab软件环境下运用有导师神经网络和无导师神经网络对81个算例进行分类判别.运用的有导师和无导师神经网络分别是BP神经网络和自组织竞争神经网络.研究结果表明:2种神经网络都有准确的分类判别和预测结果,自组织竞争神经网络有直观的结果输出,BP神经网络则可以很好地看出数据中稍微偏离常规情况的数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺拥军	湖南大学土木工程学院	58	642	15.0	23.0
2	张丰盛	湖南大学土木工程学院	2	1	1.0	1.0