【摘 要】
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该文研究基于某钢筋混凝土梁式桥为结构模型,利用其破损引起的动态变化的信息来模拟识别桥梁的破损情况.人工神经网络是对人脑功能的简化、抽象和模拟后演变出的抽象的数学模
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该文研究基于某钢筋混凝土梁式桥为结构模型,利用其破损引起的动态变化的信息来模拟识别桥梁的破损情况.人工神经网络是对人脑功能的简化、抽象和模拟后演变出的抽象的数学模型,具有集体运算能力、自适应的学习能力,能够进行联想、推广、综合而且有很强的容错性、鲁棒性,被应用到众多领域并显示出极其广阔的应用前景.在众多的神经网络中,该文采用了径向基(RBF)神经网络作为动态破损评估中的诊断方法.它是典型的局部逼近神经网络,其逼近能力,分类能力和学习速度等方面均优于其它网络.该文采用某旧有桥梁的动力有限元模型为计算模型,模拟大量的桥梁动态破损的训练样本并对径向基(RBF)神经网络进行训练,然后进行该桥梁破损评估的仿真.最后,总结全文的主要研究成果,提出了有待进一步研究的有关问题.
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