基于混合神经遗传算法的梁式结构损伤识别研究

发布时间：2017-12-12 14:40

  本文关键词：基于混合神经遗传算法的梁式结构损伤识别研究

  更多相关文章： 损伤识别 逆问题 神经网络 遗传算法

【摘要】：由于裂纹对结构动态行为具有重要影响,为识别结构裂纹的位置和深度,引入混合神经遗传算法。该方法将遗传算法(GA)与神经网络相结合,利用遗传算法全局寻优的特点对BP网络进行优化。通过有限元分析得到裂纹梁的固有频率,并将其作为神经网络的输入,裂纹的位置和深度作为网络的输出。首先,利用遗传算法(GA)优化网络的权重和阈值;然后将优化结果作为三层BP神经网络的初始值,经过样本数据的训练得到合适的网络;最后以裂纹梁固有频率作为测试值,得到裂纹参数的预测结果,通过理论值与预测值的比较,结果证明了该算法能够对结构损伤进行准确的识别。
【作者单位】： 西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51375405) 牵引动力国家重点实验室自主项目(2016TPL_T10)资助~~
【分类号】：O346.5;TP18
【正文快照】： WANG Ming Yue MIAO BingRong Li Xu Juan YANG Zhong Kun(Traction Power State Key Laboratory,Southwest Jiao Tong University,Chengdu 610031,China)Corresponding author:WANG Ming Yue,E-mail:wmyue1992@163.comThe project supported by the National Natural Science

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