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针对网格结构中杆件数量众多,但节点数总是远远小于杆件数的特点,损伤识别中采用了基于 BP神经网络技术和面向节点的损伤初步定位方法的网格结构损伤识别的三步法。对双层柱面网壳 结构模型在不同杆件去掉时的四种损伤情况下的振动特性进行了实测,并以实测低阶模态的频率变 化率和少数测点的振型分量作为神经网络输入参数,对模型的各种损伤情况进行了识别。结果表明, 所用的方法可以精简神经网络的结构,并提高其模式识别的能力。该方法可用于对大型复杂结构的 损伤识别。

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例, 对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究, 结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。

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.

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本资料为基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法，首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。 内容详实，值得参考下载。

本资料为工程造价神经网络估算模型，本文建立了人工神经网络造价估算模型。论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的BP算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例，应用神经网络估算模型进行了估算，结果表明，该模型估算准确，由于考虑了主材价格变化，因此非常适用于工程造价动态管理。内容详实，值得参考下载。

：确定损伤构件及其损伤程度是分阶段损伤识别的最后一步，同时又是进一步制定结构安全运行决策的前 提和基础。研究了在确定了结构损伤区域的条件下，应用反向传播(BP)神经网络同时实现对具体损伤构件及其损伤程度识别的方法。探讨了针对上述神经网络训练数据的构造和训练策略。应用提出的方法对汲水门斜拉桥桥面结构进行了损伤识别仿真模拟。基于模态参数对损伤的灵敏度分析，选取了12 个自振频率和损伤区域附近的6个振型分量作为构造网络输入的基本数据。网络的输出向量同时指示了损伤构件及其损伤程度。就模拟的10 种损伤情况，当损伤程度达到60%以上时，有9 种实现了正确的构件识别，半数以上给出了可以接受的损伤程度描述。