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基于神经网络的水电站厂房结构振动响应预测
被引量：
3
1
作者
苗宗伟
马震岳
+1 位作者
王溢波
职保平
《水电能源科学》
北大核心
2010年第8期88-90,共3页
针对水电站厂房结构振动主要由水力、机械和电磁三大类振源引起,结合景洪水电站机组与厂房振动联合测试数据,在分析厂房结构与机组振动响应关系的基础上,应用径向基神经网络建立了厂房结构振动预测模型。实例结果表明,该方法简单、有效...
针对水电站厂房结构振动主要由水力、机械和电磁三大类振源引起,结合景洪水电站机组与厂房振动联合测试数据,在分析厂房结构与机组振动响应关系的基础上,应用径向基神经网络建立了厂房结构振动预测模型。实例结果表明,该方法简单、有效、预测精度较高,可供同类工程参考。
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关键词
神经网络建立
水电站机组
厂房结构振动
振动
响应预测
Artificial
NEURAL
Network
Based
Structure
预测模型
预测精度
响应关系
机组
振动
厂房
振动
测试数据
振动
主
径向基
振源
水力
结果
基础
机械
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题名
基于神经网络的水电站厂房结构振动响应预测
被引量：
3
1
作者
苗宗伟
马震岳
王溢波
职保平
机构
大连理工大学建设工程学部水利工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2010年第8期88-90,共3页
基金
辽宁省教育厅重点实验室科研基金资助项目(2008S045)
文摘
针对水电站厂房结构振动主要由水力、机械和电磁三大类振源引起,结合景洪水电站机组与厂房振动联合测试数据,在分析厂房结构与机组振动响应关系的基础上,应用径向基神经网络建立了厂房结构振动预测模型。实例结果表明,该方法简单、有效、预测精度较高,可供同类工程参考。
关键词
神经网络建立
水电站机组
厂房结构振动
振动
响应预测
Artificial
NEURAL
Network
Based
Structure
预测模型
预测精度
响应关系
机组
振动
厂房
振动
测试数据
振动
主
径向基
振源
水力
结果
基础
机械
Keywords
powerhouse
vibration
RBF neural network
prediction
分类号
TK79 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
TV7 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的水电站厂房结构振动响应预测
苗宗伟
马震岳
王溢波
职保平
《水电能源科学》
北大核心
2010
3
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