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基于神经网络的桩式码头结构损伤诊断  
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【英文篇名】 Fault Detection in a Pile-pier Structure Using Neural Networks
【下载频次】 ★★☆
【作者】 李伟; 周旭; 周锡礽;
【英文作者】 Li Wei Zhou Xu Zhou Xireng (Tianjin University 300072);
【作者单位】 天津大学;
【文献出处】 港工技术 , Port Engineering Technology, 编辑部邮箱 1997年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 结构损伤定位; 高桩码头; 人工神经网络;
【英文关键词】 fault detecting pile pier artificial neural networks;
【摘要】 文中研究了一种基于神经网络的桩基码头结构的间接损伤诊断方法。通过对桩基结构未损伤及各种可能损伤状态的学习来训练神经网络,这个在有限元结构分析基础上训练好的神经网络可用于该结构本身故障的检测。
【英文摘要】 The study in this paper is a new way to dete ct faults in a pile pier structure based on artificial neural networks. The basic strategy is to train a neural network to recognize the behavior of the undamaged pile pier structure as well as the behavior of the structure with various possible damage states. The network trained on data from finite-element simulation of the pile pier structure can be used to detect faults in the structure itself.
【分类号】 U656.1
【正文快照】 码头结构因为年久失修,或遭受地震、风暴等自然灾害的损伤后,对结构损伤部位和损伤程度准确的测定,是及时而经济地进行码头修复工作的重要前提。以往都是仅仅通过构件的开裂、表皮的剥落或钢筋的锈蚀等情况来判断码头的老化或损伤程度。但这种方法很不科学也不完全可靠。近几年

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