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研究将实测结构频率响应函数作为反向传递人工神经网络的输入数据,用来进行结构健康检测.一般情况下,把频率响应函数应用到人工神经网络的困难在于需要压缩频率响应函数的庞大数据,因为直接使用全部的频率响应函数数据使得神经网络具有大量的输入节点,从而导致网络训练收敛和计算效率方面的困难.仅仅使用部分频率响应数据,或不合适的频率窗数据点选择会引起重要信息的损失.为解决上述困难,用FORTRAN语言编写了一个简化的BP神经网络程序,把某结构的频率响应函数作为网络的输入参量.每个实测频率响应函数具有8192个数据点,神经网络采用8192-8-4结构,网络训练获得了较快的收敛速度.经过训练的网络成功识别了某结构的四种不同状态,识别误差小于10%. 相似文献
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给出一个BP神经网络,应用频响函数作为神经网络的输入参数,用来识别结构的状态信息.由于频响函数数据量大,直接作为神经网络输入参量容易造成网络训练收敛慢或不收敛.将频响函数在(0,1)范围进行归一化处理,通过用BP网络试验,新方法收敛速度提高了25倍,表明这是一种简单有效的方法. 相似文献
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用神经网络BP算法直接对所测结构频响函数进行分析,用来识别结构的状态。给出了一个tansig/pureli。应用的例子,比较了两种网络,发现newff比newcf能够获得更好的识别效果。结果也表明,与基于特征值分析的方法相比,数据处理的方法更加简单,可以进行状态的分类识别。 相似文献
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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. 相似文献
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在热释光剂量测量中,参考光源强度是影响测量结果的重要因素之一。对参考光源强度的调整往往通过调整测量仪器的高压来实现,但调高高压参数会导致测量仪器暗电流增加,进而导致测量值偏差增大。频繁的调整高压参数,也可能会使仪器的稳定性变差。针对参考光源强度变化导致的测量偏差,提出利用测量时的参考光源强度值与校准测量时参考光源强度值的变化求出相应的修正系数,进行测量结果修正。该方法经标准值样片测量检验,其测量值更准确、误差更小,与标准辐照值的偏差小于5%,表明该方法可行,可在实际工作中应用。 相似文献
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给出一个BP神经网络,应用频响函数作为神经网络的输入参数,用来识别结构的状态信息,由于频响函数数据量大,直接作为神经网络输入参量容易造成网络训练收敛慢或不收敛。将频响函数在(0,1)范围进行归一化处理,通过用BP网络试验,新方法收敛速度提高了25倍,表明这是一种简单有效的方法。 相似文献
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模态分析技术已经广泛应用于工业生产和研究领域,系统参数识别与故障诊断已经成为重要的技术.在国际军控核查活动中,对特定结构状态的核查监测是非常重要的技术环节.特别是对重要的设施或结构,在封存控制期间是否发生未经许可的启用或拆卸转移,需要作出快速监测.提出了基于模态试验和分析的监测方法,并针对特定结构进行了原理试验,获得了比较理想的试验数据.试验结果表明,利用模态分析方法可以实现特定结构状态的监测,与其它方法相比,设备简单,重复性好,入侵性小,是值得推荐的未来军控核查手段. 相似文献
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采集了甘肃西北地区(酒泉市和嘉峪关市)10个表层土壤,采用高分辨电感耦合等离子体质谱仪(HR-ICP-MS)测量土壤中239+240Pu活度浓度和240Pu/239Pu原子比值。结果表明,239+240Pu的活度浓度范围为0.072~0.202 Bq/kg,平均值为(0.114±0.039) Bq/kg,与全国表层土壤中钚活度浓度(0.01~0.83 Bq/kg)处于同一水平。240Pu/239Pu原子比范围为0.150~0.245,平均值为(0.200±0.025),处于全球大气钚沉降的240Pu/239Pu比值平均值0.10~0.35范围内,初步判断,甘肃西北地区表层土壤中钚主要来源于全球大气钚沉降。 相似文献