【摘 要】
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随着国民经济的高速发展,钢结构建筑物在我国的应用日渐增多,由于自然灾害及建筑材料性能的退化等原因,使得对这些建筑物的健康状况进行监测、评估显得尤为重要.本文以小波分
【机 构】
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沈阳建筑大学土木学院,辽宁 沈阳 110168
【出 处】
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中国钢结构协会钢-混凝土组合结构分会第十次年会
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随着国民经济的高速发展,钢结构建筑物在我国的应用日渐增多,由于自然灾害及建筑材料性能的退化等原因,使得对这些建筑物的健康状况进行监测、评估显得尤为重要.本文以小波分析与概率神经网络(PNN)为工具,以小波能量特征向量作为:PNN输入向量集,提出了自适应小波概率神经网络(AWPNN)损伤识别方法。为了验证方法的有效性,对一钢框架的损伤进行了识别研究,并考虑了噪声的影响.研究结果表明,AWPNN抗噪声能力强,识别精度高.
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