在線神經網絡算法研究及其在混合試驗中的應用.pdf

1、混合試驗是最近幾年新型的將數(shù)值模擬與真實加載試驗相結合的結構抗震試驗方法，得到了相關研究者們的廣泛關注?；旌显囼炛?，一般將結構中關鍵部位作為試驗子結構進行試驗，其他部位作為數(shù)值子結構進行數(shù)值模擬。為了模擬具有強非線性的數(shù)值子結構，本文提出一種采用在線神經網絡算法，并進行了防屈曲支撐構件試驗的恢復力模型在線預測，最后提出了基于在線神經網絡算法的混合試驗方法。具體研究內容如下：
　　1、提出一種在線 BP神經網絡算法，在線預測非線性結

2、構恢復力。針對兩個自由度非線性結構，進行了Bouc-Wen模型的恢復力預測，驗證了在線神經網絡算法的有效性。分析了樣本數(shù)量以及目標誤差對預測精度和計算耗時的影響。研究表明：與傳統(tǒng)離線學習方式算法相比，在線BP神經網絡提高了算法計算效率和預測精度。
　　2、基于遞推形式的在線Elman神經網絡的防屈曲支撐構件試驗，研究表明：基于遞推形式的 Elman神經網絡算法具有較好的實時性和動態(tài)性，能夠有效提高恢復力預測精度。
　　3、基