基于人工神经网络的典型桥梁断面气动参数识别
基于同济大学风洞实验室既有大跨度桥梁试验数据成果,利用Access数据库软件和Java编程语言,集成了大跨度桥梁抗风性能的数据库系统.通过人工神经网络技术对人工神经元的训练和神经元间连接权值的调整,建立大跨度桥梁主梁气动参数(包括静力三分力系数和颤振导数)的智能化识别方法,主要针对扁平箱梁和倒梯形箱梁两种断面.气动参数的神经网络输出与期望输出间的误差符合预期要求,以期可作为桥梁结构初步设计阶段参考.
大跨桥梁、气动参数、数据库、人工神经网络、智能化识别
52
TU389.1(建筑结构)
国家自然科学基金51778495
2019-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
91-97,128