结构损伤识别的耦合神经网络方法

目的 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络，提出一种耦合神经网络的三级识别模型，以实现对结构损伤的自主识别，方法 采用分步识别的思想，利用ART神经网络首先识别出有损伤的层，然后用遗传算法搜索最佳的BP神经网络结构来分别识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结果 通过对结构健康监测基准问题的计算表明。提出的耦合神经网络的识别模型能够自主识别结构损伤的发生，正确识别结构损伤的具体位置和损伤程度．结论 基于误差传播算法的BPNN和基于自适应共振理论的ART神经网络组成的耦合神经网络识别模型具有自主识别结构损伤发生的能力。且识别速度快，能够正确识别结构损伤发生的具体位置和损伤程度．适宜于在线监测。     

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。     

基于静力应变及遗传优化神经网络的城市立交桥梁损伤识别

应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,选取静力应变变化率为神经网络输入参数,以结构的易损截面为研究对象,提出了用于城市立交桥梁的损伤识别方法。以长春市前进大街立交桥左辅道桥为数值模型,对该方法的损伤位置及损伤程度识别能力进行了研究。模拟结果表明:该方法能够对结构单位置及多位置损伤进行成功的定位;对测试样本的损伤程度识别误差在3%以内,且其内插能力要优于外推能力。     

自适应小波概率神经网络损伤识别方法

目的 为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率，降低误报率．方法 以小波变换作为动力信号处理工具。利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力。提取小波能量作为特征参数；以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率神经网络（PNN）为损伤识别分类器，利用遗传算法来优化PNN模型中的圆滑参数σ，提出自适应小波概率神经网络（AWPNN）损伤识别方法．并对ASCE的基准结构模型进行损伤识别研究以验证该方法的有效性．结果 研究结果表明，在噪声程度达40％时，AWPNN的识别正确率高达98％．结论 AWPNN具有较强的抗噪声能力和较高的损伤识别率。在结构健康监测与损伤识别领域具有很大的潜力．     

一种两阶段结构损伤识别方法研究

采用曲率模态结合模态应变能对结构的损伤位置和损伤程度进行了识别研究。首先采用改进的曲率模态识别出结构损伤的大体位置,然后采用模态应变能方法对损伤位置的单元进行损伤程度识别。在损伤程度识别时考虑了功能强大的BP神经网络方法。最后,为了验证该方法的有效性,采用了一数值模拟案例进行分析。数值模拟结果表明:曲率模态能够有效地识别出结构的损伤位置,模态应变能能够有效地识别出单元的损伤程度。     

免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进

为了解决结构的多损伤识别问题,提出了基于免疫遗传算法和贝叶斯融合理论的二阶段识别方法.首先将结构的应变能和频率数据作为两种具有互补性质的信息源,通过采用贝叶斯融合理论来初步确定结构的损伤位置.然后通过免疫遗传算法来精确确定结构的损伤位置和程度.考虑到基本免疫遗传算法的搜索效率仍不太高,故提出了疫苗培养、以及双终止条件等改进策略.数值计算结果表明,论文提出的二阶段方法可以有效的识别出结构的损伤位置和程度,而所建议的改进免疫遗传算法明显优于基本免疫遗传算法和简单遗传算法.     

利用动态特性测量值的结构损伤检测方法的比较研究

对目前关于结构损伤检测的基本方法进行了回顾,详细地介绍了现有几种有效的基于结构动态特性测量值的损伤检测方法(包括传统的敏感性分析法、神经网络法和遗传算法)的基本步骤,讨论了这些方法在工程运用中存在的一些实际问题,如不完整的测量值、方法的鲁棒性、损伤检测的计算效率和收敛性等.最后,通过对实际五层钢框架结构的层间刚度识别说明了这几种主要方法的优缺点,提出了今后该领域的研究方向.     

基于神经网络与遗传算法的地应力识别优化研究

针对井下存在地应力测点相对较少,量测结果离散,计算非线性等问题,研究将神经网络与遗传算法应用于地应力测量中。利用BP神经网络代表矿井水压致裂的压力值和地应力参数之间的非线性关系,通过实际工程样本对神经网络进行训练,从而保证了网络预测的准确性。结合万福矿区工程实例,利用遗传算法识别出该矿井井下的地应力,通过与理论计算结果对比,验证了该方法应用于地应力识别是可行的、可靠的和方便的,在类似工程中具有一定的实用价值。     

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．     

神经网络在结构损伤模拟中的应用

识别一个结构在震动状态下的变化，在结构监测中是十分重要的，神经网络就非常适用于这种目的。本文研究了使用可分析的学习样本来训练神经网络的可行性问题。神经网络从损伤状态中训练产生，然后用于诊断一个五层钢框架在一系列震动模拟中的状态。结果表明，使用神经网络可使在线结构诊断更加可行。     

基于GA-BP和GA-RBF网络的结构损伤识别

首先指出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临的缺陷;然后描述了人工神经网络和遗传算法的概念,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构的可行性,以结合二者的长处解决工程实践问题;接着详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP(B ack P ropagation)网络模型和RBF(R ad ia l B as is Function)网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,进而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能。     

基于合作式协同进化算法的神经网络优化

针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足，提出合作式协同进化遗传算法实现神经网络结构和权值同步优化方法．首先，结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点，给出种群分割方法；其次，为了实现结构和权值的同步优化，提出一种新的混合编码方法，并根据该混合编码方法设计新的交叉和变异算子；然后，根据编码结构、代表个体和合作团体之间的关系，提出一种新的结构优化方法；再次，给出进化过程所需代表个体选择、适应度构造方法等．最后，通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性．     

A novel genetic algorithm for vehicle routing problem with time windows

A novel genetic algorithm with multiple species in dynamic region is proposed,each of which occupies a dynamic region determined by the weight vector of a fuzzy adaptive Hamming neural network. Through learning and classification of genetic individuals in the evolutionary procedure,the neural network distributes multiple species into different regions of the search space. Furthermore,the neural network dynamically expands each search region or establishes new region for good offspring individuals to continuously keep the diversification of the genetic population. As a result,the premature problem inherent in genetic algorithm is alleviated and better tradeoff between the ability of exploration and exploitation can be obtained. The experimental results on the vehicle routing problem with time windows also show the good performance of the proposed genetic algorithm.     

氧乐果合成反应温度的模糊神经网络控制方法

氧乐果合成反应温度控制过程具有参数时变、非线性、大滞后等特点,采用传统的控制方法难以达到预期的控制效果。针对此问题,文章设计了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。首先确定与模糊系统结构等价的神经网络,从而将模糊控制规则和隶属函数的参数搜索优化问题转化成网络参数优化问题;其次利用改进的遗传算法实现网络参数快速全局寻优,从而提高控制器性能。仿真结果表明,优化后模糊神经网络控制器对一类具有参数时变、时滞、非线性的系统具有良好的控制性能。     

基于遗传算法的神经网络在交流调速中的应用

介绍了遗传算法与神经网络的组合方式及结构,并通过遗传算法神经网络的融合技术对交流调速进行控制,通过遗传算法对神经网络的参数进行集中优化,得到了被控制对象的一个最优控制器———神经网络控制器.     

基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法

从神经网络和遗传算法的原理出发,利用遗传算法和神经网络相结合的策略对结构参数进行优化.在确定结构优化的目标函数和设计变量集合的基础上,用神经网络学习算法建立货架结构设计参数与结构重量、结构最大应力、最大位移等的非线性全局映射关系,获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数,用遗传算法进行优胜劣汰的寻优搜索运算,从而求出所需最优解.以货架结构的优化为例说明了上述方法的应用.遗传算法和神经网络的优化结果是在正交设计法确定的训练样本足够大的基础上得出的,具有较强的可靠性.     

基于遗传算法的神经网络优化的研究

有效地确定神经网络的参数和结构,一直是神经网络研究中的一个难点。遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传机理的全局搜索学习算法。本文研究了用遗传算法优化神经网络连接权的思想和方法。实验结果表明,遗传算法为训练神经网络提供了一种新的途径     

用优化参数降低芳烃抽提过程中丁烷的损耗量

针对如何降低芳烃抽取过程中的丁烷消耗问题，提出优化过程操作参数的解决方法．其中优化问题的模型用人工神经网络来描述，优化方法采用遗传算法．介绍了人工神经网络建模的过程和遗传算法寻优的步骤．     

基于改进神经网络的建筑结构损伤识别方法研究

采用ANSYS有限元分析软件建立神经网络的训练样本,将结构的固有频率作为网络输入,结构损伤的位置和损伤程度作为网络输出,提出了基于神经网络的建筑结构损伤识别方法。讨论了神经网络训练方法和隐含层节点数目对目标函数的影响,分析了网络训练的训练不足和训练过度等问题。以简单的建筑结构为例,基于MATLAB的GUI工具进行了BP神经网络的设计和分析。数值反演结果表明,所改进的建筑结构损伤识别方法具有良好的反演精度和较快的收敛速度。     

Optimizing neural network forecast by immune algorithm

1 INTRODUCTIONThe forecast of complicated nonlinear relation-ships among multi-factor ti me series can be ex-pressed as a multivariate ti me series analysis ,which si multaneously observes the dynamic processof a group of (multi-di mension) correlative randomvariables as a whole , while traditional linear fore-casting methods such as multiple regression mod-el[1], GM(1 ,N) model[2]seemto have many bar-riers on solvingthis complex nonlinearissue amongthese multi-factor ti me series .Artifi…