基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)風(fēng)荷載時程模擬研究.pdf

1、在時域內(nèi)對結(jié)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)振反應(yīng)分析，主要問題是確定結(jié)構(gòu)上的風(fēng)荷載。如果依靠己有的記錄和觀測數(shù)據(jù)作為荷載輸入，由于受到許多條件的限制，往往不能滿足實際工程的需求，所以，需要發(fā)展風(fēng)荷載的人工模擬方法。
　　 目前，風(fēng)荷載的人工模擬方法一般要進(jìn)行大量的迭代和遞歸運算，特別是當(dāng)需要模擬的點數(shù)較多時，耗時較長，效率較低，因此，需要發(fā)展快速高效的風(fēng)荷載模擬方法。
　　 本文結(jié)合已有的研究成果，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的特點，在科學(xué)計算軟件M

2、atlab的環(huán)境下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)荷載的人工模擬進(jìn)行了探索和研究:
　　 (1)建立并實現(xiàn)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)荷載時程模擬的模型，通過計算機仿真對比分析，表明所建模型的模擬效果良好，且具有較高的效率;
　　 (2)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真建模過程中涉及到的網(wǎng)絡(luò)類型、神經(jīng)元數(shù)目、激活函數(shù)、訓(xùn)練樣本集和訓(xùn)練算法等問題進(jìn)行了分析，提出了相應(yīng)的解決辦法，并通過Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的相應(yīng)函數(shù)實現(xiàn)了所建模型;
　　 (3)

3、對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同算法的訓(xùn)練效果進(jìn)行了對比分析，確定出彈性梯度下降算法對所建模型的訓(xùn)練效果最好;
　　 (4)通過兩個算例，分別對空間不同高度的三點處和空間不同位置的五點處的水平風(fēng)速時程進(jìn)行了模擬，驗證了所建模型在實際應(yīng)用中的有效性。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬風(fēng)荷載，實質(zhì)上是網(wǎng)絡(luò)輸入矢量與網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣以及閥值矢量之間的矩陣運算，不需要進(jìn)行迭代和遞歸運算，因此，能大大減少所消耗的時間。
　　 本文的研究結(jié)果也證明，利