基于GA-ANN模型在建筑工程估价中的应用

根据遗传算法和神经网络的特点,运用遗传算法优化神经网络模型,建立了建筑工程结构与工程造价之间的非线性关系。以实际的住宅工程为例,验证了遗传算法优化神经网络模型的可行性和可靠性,并且优于简单的神经网络模型,为实际工程投资估算提供了一种有效的方法。     

基于BP神经网络的结构损伤识别方法研究

分析了神经网络技术在工程结构损伤检测中的应用原理,通过理论分析,得出了结构损伤前后的固有频率的变化规律,并且该变化规律包含了结构损伤位置程度的信息。通过对悬臂板结构进行数值模拟试验,采取固有频率作为神经网络的输入参数,构造改进型BP神经网络结构,应用训练后的神经网络对悬臂板结构进行损伤识别。结果表明,该方法在工程结构的损伤检测中有较好的应用价值。     

网架结构初步设计中杆件类型选择的神经网络方法

网架结构初步设计因为需要结合工程经验和个人直觉而非常难以计算机化，用神经网络可以克服结构初步设计计算机化的这些困难，实现初步 设计的集成计算机智能系统，对结构工程的选型、分析、设计、决策和管理的智能化具有重要的意义。提出了基于神经网络的网架结构初步优化设计的基本原理和步骤，根据网架结构的特点，确定了截面尺寸这一简单而又实用的优化目标，并将结构构件的一些简单特征（如杆长及受力特点等）作为神经网络的输入信息，通过对一正交正放网架结构的杆件规格和截面尺寸的优化选择，说明了所选网络参数的可行性以及该方法的有效性。     

土木工程结构损伤检测中的神经网络方法

结构损伤检测与识别对结构安全及人们生命财产具有重要意义．近年来结构损伤检测中的神经网络方法受到了广泛的关注和研究．对神经网络方法在结构损伤检测中的研究进行了综合论述．阐述了各类神经网络方法在损伤检测中的应用、输入输出数据的不同类型、结构建模误差对检测效果的影响和分步损伤检测方法等。并对神经网络方法在损伤检测中的发展前景作了展望．     

基于遗传-神经算法的圆柱壳结构外压稳定性研究

圆柱壳外压稳定性问题是高度非线性的复杂问题,采用遗传算法优化的神经网络模型进行仿真求解,模型具有神经网络强大的函数逼近功能和高度的并行计算能力,同时克服神经网络算法易陷入局部极小点的缺陷。算例求解结果表明,用GA-NN方法分析圆柱壳结构外压稳定性,具有效率高、鲁棒性好的优点,精度满足工程要求。     

基于压电阻抗测试的结构诊断神经网络方法

采用单片压电陶瓷片PZT粘贴于某工程结构表面,用阻抗分析仪测量其不同结构状态引起的阻抗特性变化,测试扫描频率范围为1～700 kHz.将得到的导纳曲线数据作为神经网络的输入参数,建立一个BP神经网络模型,进行结构状态的识别.该方法与传统的模态方法等相比具有许多优点,如PZT安装方便,不受结构限制,PZT的激励和测试能够利用一组电缆同时进行,测试操作简单.同时,由于直接将测试数据作为神经网络模型的输入参量,因此无需对测试数据进行复杂的特征提取处理.用实测数据对构建的BP神经网络进行了训练和测试,应用结果表明,训练收敛的网络可以较好地识别不同的结构状态.     

分级集成神经网络在故障诊断中的应用

利用神经网络表达大型设备的诊断知识常常必须采用较大结构的神经网络,然而与小结构的神经网络相比较而言,大结构的神经网络由于解空间维数大,往往导致系统学习速度的急速下降,同时可能带来更多的局部极小,提出一种方法,利用小结构的神经网络学习速度快、局部极小点少的优点,把大结构的神经网络经过分级然后集成转化为小结构的神经网络。极大地优化了大结构的神经网络的学习性能。     

悬臂板损伤数值模拟试验与WPNN识别方法

通过分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在工程结构损伤识别中的应用原理,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的模型.对悬臂板结构进行了数值模拟试验,运用损伤单元数据作为输入向量训练了WPNN与数据融合的损伤识别模型,并选取4个单元作为检验样本进行检验,检验的结果与数值试验分析吻合较好,从而表明,该方法在工程结构的损伤识别中有较好的应用价值.     

基于GA-BP神经网络的砌体结构拆除造价预测

精准快速地进行造价预测对于拆除工程的招投标决策具有重要意义.我国目前待拆除建筑物多为砌体结构.为寻求砌体结构拆除工程造价的高效预测方法,本文首先分析了反向传播(BP)神经网络和遗传算法(GA)的优势和缺点.通过利用GA的全局搜索最优性能,调节BP神经网络的权值阈值,改善BP神经网络容易陷入局部最小值且收敛速度慢的缺点,提出了优化砌体结构拆除工程造价的预测模型.针对拆除工程的特点,选取8个主要参数,利用50组样本数据进行训练预测.结果表明,优化后的预测模型具有较好的泛化能力和良好的稳定性,可为砌体结构拆除工程造价预测方面提供参考.     

神经网络-标称系统混合模型的离散变结构控制

提出将神经网络和标称系统混合建模方法引入到柔性结构主动控制当中，在混合模型的基础上，利用离散变结构控制（VSC）对柔性结构振动进行控制．离散变结构控制的滑模面是以标称系统为基础，由最优化二次型价值函数确定，并通过黎卡提方程求解．利用标称模型和神经网络混合建模方法来减小系统的不确定性，达到减弱变结构控制在实际控制系统中的抖动问题．神经网络采用多层前馈网络（MFNN），来对不确定部分进行建模．仿真结果表明系统振动受到了有效的控制，说明提出的神经网络变结构控制（NNVSC）方法非常有效。     

基于神经网络的结构分析与设计

对神经网络的基本概念及其在结构工程中应用的可行性进行了阐述,对基于神经网络的结构分析、结构初始设计的理论与计算方法进行了研究,并通过数值算例验证了该理论有效性和准确性。     

基于神经网络的结构地震反应仿真研究进展

总结了利用神经网络进行结构地震反应仿真的研究进展,针对线性结构地震仿真的网络模型选择、网络结构确定及仿真精度控制等关键问题进行了探讨并提出了建议,指出了非线性结构地震反应仿真研究所面临的主要问题及解决方向。     

加强建筑工程抗震设防的若干对策和建议

地震是"群灾之首",我国是地震灾害最严重的国家.大量震害资料表明,新建工程必须进行抗震设防,目前我国建筑工程抗震设防中仍然存在管理、设计、施工、监理、使用等方面的问题,我国必须将建筑工程抗震设防纳入基本建设管理程序,加强抗震设防工作的宣传,重视地震安全性评价,将抗震设防措施贯穿于工程建设的全过程,对原有未设防的建筑进行抗震加固,同时积极做好村镇建设的抗震设防工作.     

土木工程结构减震控制技术的研究动态

对土木工程结构减震控制方法进行了综述。阐述了结构控制发展历程、结构控制原理、结构控制方法（被动控制、主动控制、半主动控制、混合控制和智能控制）与应用研究概况,指出结构控制中存在的问题及解决办法,介绍了结构控制研究的热点benchmark问题。     

结构阻尼的发展及其研究近况

阐述了结构阻力的基本概念及研究结构阻尼的意义 ,介绍了国内外研究阻尼的历史和现状 ,提出了影响结构阻尼的各种因素 ,探讨了在研究中存在的问题和阻尼研究的前景。     

工程结构优化的神经网络模型与数值计算

应用人工神经网络理论,构造了工程结构优化的人工神经网络模型,分析了神经优化计算的主要过程,编制了工程结构优化的神经计算程序,最后,对十杆桁架结构的神经优化计算进行了数值仿真.     

论结构选型的若干关键问题

随着土木工程结构大型化、复杂化和多样化的发展,结构选型问题显得赵来越重要。本文论述了大型复杂结构选型的若干关键科学问题,包括：结构选型在工程全寿命优化和结构优化中的位置,结构选型的知识获取与表示,结构选型的知识推进,结构选型的问题求解,结构选型智能设计系统的建造。     

结构损伤智能识别方法

应用神经网络、遗传算法建立了交互式结构损伤智能识别系统。详细阐述了软件设计的思想及其实现，并对预测结果与实测数据进行了比较。结果表明，将神经网络和遗传算法用于结构损伤识别是有效的、可行的。     

土木工程防灾的发展与趋势浅论

土木工程防灾问题不仅包含的内容和学科众多,问题复杂,也是当今土木工程学科中最重要、最活跃的领域之一。以其主要的科学问题为主线,重点讨论地震、强风等动力灾害,抛砖引玉,探讨该学科的发展现状及前沿发展方向。主要阐述工程结构抗震与减震、工程结构抗风等方面的新理论、新方法、新材料和新技术。结合国际上的最新发展态势,重点讨论研究工程结构抗灾防灾的基本性能、分析理论与现代设计方法,结构灾害的物理机制和灾变过程,结构抗灾性能设计理论和结构防灾减灾措施,并探讨相应的发展与趋势。     

模糊结构振动控制研究的进展

简要介绍模糊逻辑控制的特点 ;分析模糊逻辑在土木工程结构振动控制中理论和应用研究的现状 ;探讨结构模糊逻辑控制研究中存在的问题和发展前景