- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 581KB
- 页数 4P
- 阅读 117
- 下载 29
探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法.以反映结构损伤位置和程度的固有频率作为神经网络输入的特征参数,利用有限元法对钢板结构裂纹损伤位置和程度进行数值模拟,获取训练样本数据,通过自适应神经网络对结构裂纹损伤识别问题进行了定性定量研究.结果表明,采用自适应神经网络技术对钢板等工程结构进行损伤特征识别分析是可行的.
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
钢板结构损伤的自适应神经网络识别 581KB
神经网络在结构损伤识别中的应用研究 176KB
基于神经网络的建筑结构损伤识别方法 1.1MB
基于自适应小波特征提取一体化神经网络的空调电机振动噪声识别 3.1MB
弧焊电源电压电流的自适应神经网络控制 218KB
钢板无损检测中基于模糊神经网络的参数识别 520KB
基于自适应神经模糊推理的计算机网络性能评价研究 362KB
神经网络在结构损伤识别中的应用研究 176KB
人工神经网络在砂土液化识别中的应用 1.2MB
人工神经网络在桥梁损伤智能诊断中的应用 476KB