| 发明名称 | 基于神经网络的桥梁损伤识别方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的桥梁损伤识别方法，包括以下步骤：S1，构造样本数据：利用有限元方法建立桥梁模型，获得桥梁完好及不同损伤情况下的模拟应变数据，并将应变变化率作为BP神经网络的样本数据；S2，确定网络拓扑结构：确定BP神经网络隐含层的层数及各个层所含神经元的个数；同时初始化神经网络的权值阈值；S3，训练及测试：采用梯度下降动量算法对BP神经网络进行训练并利用测试样本对神经网络进行测试；S4，损伤识别：将桥梁的实时应变数据输入训练好的BP神经网络，实现桥梁的损伤识别。本发明采用应力参数对桥梁进行识别，从而提高了桥梁损伤识别的精度。 | ||
| 申请公布号 | CN104200005A | 申请公布日期 | 2014.12.10 |
| 申请号 | CN201410364426.5 | 申请日期 | 2014.07.28 |
| 申请人 | 东北大学 | 发明人 | 吴朝霞;赵玉倩;金伟;崔宝影;樊红;黄艳南 |
| 分类号 | G06F17/50(2006.01)I;G06K9/66(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/50(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人 | 郭防;刘美莲 |
| 主权项 | 基于神经网络的桥梁损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构造样本数据：利用有限元方法建立桥梁模型，获得桥梁完好及不同损伤情况下的模拟应变数据，并将相应的应变变化率作为BP神经网络的样本数据；S2，确定网络拓扑结构：确定BP神经网络隐含层的层数及各个层所含神经元的个数；同时初始化神经网络的权值阈值；S3，训练及测试：采用梯度下降动量算法对BP神经网络进行训练并利用测试样本对神经网络进行测试；S4，损伤识别：将桥梁的实时应变数据输入训练好的BP神经网络，实现桥梁的损伤识别。 | ||
| 地址 | 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号 | ||