人工神经网络在桥梁主梁断面空气力学特性分析中的应用

摘要

该文研究了人工神经网络的BP模型应用于学习、预测主梁断面模型的空气静力三分力系数及颤振临界风速的问题,讨论了在此应用中的BP网络结构选择、样本的构成和收集以及它们对学习速度的影响情况等,分析了各种情况下的预测精度,并提出了一些获得较高预测精度的方法、原则等.该文所得的结论,即BP网络可以应用于主梁断面空气力学特性分析,表明桥梁抗风性能的分析除了理论分析和风洞试验两种方法外,还有另外一种途径--人工神经网络方法.这一结论对结构抗风性能作实际的抗风设计具有重要意义.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1人工神经网络的特点及应用

1.2结构风工程

1.3本文的预期目标及主要工作

第二章人工神经网络简介

2.1人工神经网络发展概况

2.1.1初始发展期

2.1.2低潮期

2.1.3兴盛期

2.2人工神经网络及学习算法

2.2.1神经元输出函数

2.2.2网络互联结构

2.2.3学习算法

2.3 BP网络

2.3.1 BP网络的结构与数学描述

2.3.2 BP学习算法

2.3.3 BP网络的设计

第三章主梁断面空气静力特性的BP网络预测

3.1主梁断面的空气静力三分力系数

3.1.1空气静力系数

3.1.2拟定常空气力

3.2主梁断面的参数描述

3.3 BP网络学习主梁断面的空气静力系数样本

3.3.1扁平箱形断面

3.3.2倒梯形断面

3.4 BP网络预测主梁断面的空气静力系数

3.4.1学习样本

3.4.2隐层单元数

3.4.3隐层层数

第四章主梁断面颤振临界风速的BP网络预测

4.1颤振理论

4.1.1非定常气动力

4.1.2颤振临界风速

4.1.3颤振临界风速的试验测定

4.2 BP网络学习主梁断面的颤振临界风速

4.3 BP网络预测主梁断面的颤振临界风速

4.3.1单位长度的质量与质量惯矩

4.3.2扭弯频率比

4.3.3阻尼比

第五章结论

致谢

参考文献