基于BP 网络的结构损伤识别

理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息.在此理论基础上,对一个简支梁模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率的变化并采取合适的方法构造改进型BP 神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的模态实验数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤. 检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景.

BP_神经网络的设计实例(MATLAB编程).docBP_神经网络的设计实例(MATLAB编程).doc

摘要 政府项目投资失控问题业已引起广泛关注, 而造价工程,胡子工程 ,马拉松工程, 豆腐渣工程等 估算不准是其 中主要原 因之一 。许 多不确 定 因素影 响着项 目 三超 现象尤为严重 据 资料表明 造 价 并且这些 影 响 因素 与造 价之 间呈 高度 非线性 关系 传 统 统计方法难 以对新建项 目造价进行准确估算 本文利用bp神经网络在 已完工程资料中提取规则实现了对项目造价的 准确估算 。本文对bp网络基本理论作了简介,并用举例说明 bp网络预测工程造价的准确性.从例子可以看到预测值与实 际值 的相对误差很小足以满足造价估算的要求 。

[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站 2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经 网络预报模型,应用Matlab神经网络工具 箱 ，采用 Trainhn算法进行模型训练 ，对试验田的土壤贮水量进行预测 。『结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强；在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆 3个时期，该模型的预报精度 较高 ，稳定性较好 。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬 小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度

bp神经网络是基于MATLAB软件平台的，一种比较基础的人工智能预测软件，在基于一定数量的数据的基础上，将数据用于培养、训练、模拟、预测、对比，最后得到满意的结果

某7层砖混结构，预制板，煤气爆炸导致部分墙体及楼板损伤严重，涉及墙体修复，预制板楼板修复等。

本资料为基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究，提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型 ,以工程特征为参数 ,用历史数据 ,建立模型 ,并验证了BP神经网络模型在工程造价估测中的优良效果 ,结果显示 ,BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。内容详实，值得参考下载。

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人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型, 已广泛应用于模式识别、自动控制等许多领域。在数值预测方面, 它不需要预先确定样本的数

本文从钢结构损伤机理与损伤检测方法入手，介绍了国内外结构损伤检测方法的现状，并详细阐述了基于小波变换的结构损伤检测方法、基于柔度的结构损伤检测方法、基于神经网络的结构损伤检测方法等几种结构损伤检测方法。

考虑强震持时的结构损伤评价

【摘 要】建筑物在发生火灾后科学地判断建筑物的受损程度，可以采取无损检测技术，本文介绍和总结了近年来国内外对混凝土结构损伤评估的主要方法。

单一的回弹法和超声波法检测，有很多的影响因素．存在着误差较大和适用范围较小的缺点，运用综合法碗测，则呵减小很多因素的影响程度。超声回弹综合法是指采用超声仪和刚强仪在混凝土结构同一测区分别测量声时值及回惮值，然后利用已建立起来的测强公式推算该测区混凝土强度的一种方法

对于不同数据特点的序列神经网络的逼近能力有较大的差异。为了使BP神经网络预测河流日径流的效果有较大改善, 分析了S型神经元的训练和数据调整过

ABAQUS混凝土损伤模型数据-适用于全国各大建筑设计院及房地产开发商一线设计人员。

LM算法很好地解决了BP算法训练代数大，训练误差大，易陷于局部最小等问题， 为坝肩滑坡体位移数据的分析提供了一种有效的方法。构建某坝坝肩滑坡体位移数据分析的BP神经网络，选取86组数据作为训练和测试样本，运用LM算法对此网络进行训练，利用训练好的神经网络对测试样本进行预测，并且将预测值与实测值进行对比分析．结果表明预测值与实测值较吻合，说明基于数值优化的LM 算法值得推广。

我国的工程桥梁事业在不断的发展， 桥梁的数量在不断的增加，但是桥梁工程施工还存在着一些问题， 桥梁会受到桥侧堆载或者是滑坡体的影响，导致土体发生侧向位移或者是沉降，在这样的情况下，桥梁桩基受力水平就会下降，对于整个工程的施工是极其不利的， 而且在侧移土体的相关作用下， 整个土体结构会发生水平位移，这样就会对桥梁的桩基产生一定的挤压， 使得桩基在水平作用力下发生变形， 使桥梁的上部结构和桥墩发生损伤。

随着火灾事故的不断增加，火灾后导致建筑结构构件产生不同程度损伤，因此，针对火灾后建筑物的检测鉴定是必要的。

混凝土楼板结构具有尺寸面积大、混凝土数量多、整体性能要求高、边界条件复杂、施工技术要求高、浇筑速度快等特点。因此，为保证其结构整体性、耐久性和抗震能力对混凝土楼板进行损伤检测是必要和尤为重要的。混凝土楼板的损伤外观上多表现出现裂缝，如设计和施工方案考虑不周，使混凝土楼板结构极易产生裂缝，严重影响其正常使用和耐久性。而楼板裂缝产生的原因也有多个方面，如材料、温度等。从保证和提高建筑工程质量出发，对现浇混凝土楼板损伤进行简单易行的检测，分析控制并根据损伤情况进行加固处理。本文主要对现浇混凝土楼板的裂缝情况进行探讨。

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通过某剪力墙结构住宅楼浇筑后混凝土大面积剥落、 损伤情况的鉴定分析及加固处理,为该类工程的鉴定及加固提供了参考。

本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上，提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时，偏重大值误差，即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高，从而保证了洪峰预报的可靠性.

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详细介绍了常用电子元器件外观及使用方法。

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