基于神经网络的半刚性节点关键参数研究

• 作者: 吴志伟 王湛
• 来源期刊: 能源化工
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 聚类 半刚性节点 参数
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 材料与设备
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TQ050
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7906.2021.06.015

摘要

介绍了框架结构的连接方法,分析了半刚性节点的研究现状及进展情况,针对目前框架结构的链接方法中存在的问题,以半刚性节点为研究对象,利用神经网络方法建立了粒子群RBF神经网络算法,按照节点聚类分析方法建立了神经网络算法的聚类分析并给出了其分析合理性评判标准.对节点模型初始转动刚度进行了预测分析,预测结果与实际结果较为接近,表明该方法的准确性较好,并对螺栓间距、端板厚度及有效宽度3个参数进行了优化分析,得到了最优解.