【摘 要】
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为了对震后特高压变压器套管的受力状态及破坏与否进行快速评估与判断，选择1100 kV变压器套管为研究对象，建立Abaqus精细化有限元模型，选取输入200条地震动分析以获得所需重要位置的地震动力响应数据。以误差反向传播原理为核心算法建立BP神经网络模型，采用顺序取样及随机取样的方式依次对BP神经网络模型进行训练、预测及比较，进而用于评估套管震后力学性能。结果表明：套管有限元模型可以较好地拟合振动台
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51878508）； 国家重点研发计划资助项目（2018YFC0809400）～～；
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为了对震后特高压变压器套管的受力状态及破坏与否进行快速评估与判断，选择1100 kV变压器套管为研究对象，建立Abaqus精细化有限元模型，选取输入200条地震动分析以获得所需重要位置的地震动力响应数据。以误差反向传播原理为核心算法建立BP神经网络模型，采用顺序取样及随机取样的方式依次对BP神经网络模型进行训练、预测及比较，进而用于评估套管震后力学性能。结果表明：套管有限元模型可以较好地拟合振动台试验数据，能准确模拟套管—支架体系的地震响应；BP神经网络模型能够对空气侧瓷套底部应力峰值做出准确预测，且随机取样的方式可以稳定预测的水平。BP神经网络模型可以仅利用便于测得的加速度和位移响应作为输入，无需对有限元模型进行时程分析计算，就输出相对准确的套管薄弱位置应力峰值，是1种能在短时间内就对变压器套管震后性能进行快速评估的有效方法。
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