论文部分内容阅读
混合试验是一种将数值模拟与物理试验相结合的新兴结构抗震试验方法,得到了相关研究者们的 广泛关注.如何模拟具有强非线性的数值子结构仍是混合试验亟待解决的问题.在传统的离线神经网络基础上 提出一种在线学习的神经网络算法,并应用于混合试验中来在线预测数值子结构恢复力.在线学习算法仅利用当 前步的系统输入和观测样本,采用递推形式更新每一步的权值和阈值.针对两个自由度非线性结构,分别进行了 基于在线学习和离线学习神经网络的混合试验数值仿真.研究表明：与离线学习神经网络算法相比,在线学习神 经网络算法具有更好的自适应