【摘 要】
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为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识
【机 构】
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西安建筑科技大学土木工程学院,西安建筑科技大学建筑设计研究院
【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
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为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10%,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.
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