位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
Optimization design and experimental research for space intelligent structure
  • ISSN号:1671-8224
  • 期刊名称:《重庆大学学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TU312.3[建筑科学—结构工程]
  • 作者机构:[1]陕西交通职业技术学院公路工程系,陕西西安710018
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金重大研究计划培育项目(90715003);陕西省教育科学“十一五”规划课题资助项目(SGH0903032).
中文摘要:

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,运用损伤单元训练了该楼层神经网络模型,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,文中方法在工程结构的损伤识别中有较好的应用价值。

英文摘要:

Analyzing the principles and applications of WPNN and data fusion in structural damage detection, we set a model based on WPNN and data fusion technology. Then we take a numerical simulation test on cantilever slab structure. Afterwards we test four chosen units. The result tallies with the analysis of the numerical test. This shows its great application value in structural damage tetection.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《重庆大学学报:英文版》
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:李晓红
  • 地址:重庆市沙坪坝区沙正街174号重庆大学A区期刊社
  • 邮编:400030
  • 邮箱:xbyw@cqu.edu.cn
  • 电话:023-65112204
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8224
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1142/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2007、2008年重庆市一级期刊,重庆市新闻出版局综合质量考评一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库
  • 被引量:23