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本文在结构损伤识别的神经网络方法中引进了学习速率自适应调整算法,有效避免了传统BP网络在学习过程中容易出现的振荡现象,大大提高了网络的学习效率.文中在将动、静态数据融合的基础上,提出了基于位置指标和程度指标的结构损伤识别的神经网络方法.将输入网络的损伤指标分为只与损伤位置有关的位置指标和只与损伤程度有关的程度指标,采用分层网络的两步诊断法进行损伤识别,结果显示两步诊断法对损伤的位置和程度都能够做出正确的识别.