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深水桩墩结构振动台试验及地震响应预测分析
被引量：
5
1
作者
柳春光
孙国帅
+1 位作者
张士博
韩亮
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期114-120,共7页
动力模型试验是研究桥梁结构抗震设计理论的重要方法,而神经网络技术对非线性系统具有很好的辨识和预测功能.为了分析地震动作用下动水压力对结构的影响及探索神经网络应用于地震响应预测分析的可能性,进行了水下桩墩结构振动台模型试...
动力模型试验是研究桥梁结构抗震设计理论的重要方法,而神经网络技术对非线性系统具有很好的辨识和预测功能.为了分析地震动作用下动水压力对结构的影响及探索神经网络应用于地震响应预测分析的可能性,进行了水下桩墩结构振动台模型试验及其仿真预测,衡量了水下桩墩结构的地震响应和动力特性.首先,介绍了相似律的选取、模型制作、试验现象及试验结果分析;然后,基于神经网络的预测功能,对模型试件的地震响应进行预测,并与试验结果对比研究;最后,分析试验结果及预测误差.试验结果表明:结构周围水体的存在改变了结构的地震响应及动力特性;训练有素的神经网络模型可以作为一个有用的工具,用于结构的地震响应预测.
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关键词
神经网络
预测
水下桩墩结构
试验研究
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职称材料
题名
深水桩墩结构振动台试验及地震响应预测分析
被引量：
5
1
作者
柳春光
孙国帅
张士博
韩亮
机构
大连理工大学建设工程学部工程抗震研究所
大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期114-120,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51178079
重大项目90915011)
“九七三”国家重点基础研究发展计划资助项目(2011CB013605-4)
文摘
动力模型试验是研究桥梁结构抗震设计理论的重要方法,而神经网络技术对非线性系统具有很好的辨识和预测功能.为了分析地震动作用下动水压力对结构的影响及探索神经网络应用于地震响应预测分析的可能性,进行了水下桩墩结构振动台模型试验及其仿真预测,衡量了水下桩墩结构的地震响应和动力特性.首先,介绍了相似律的选取、模型制作、试验现象及试验结果分析;然后,基于神经网络的预测功能,对模型试件的地震响应进行预测,并与试验结果对比研究;最后,分析试验结果及预测误差.试验结果表明:结构周围水体的存在改变了结构的地震响应及动力特性;训练有素的神经网络模型可以作为一个有用的工具,用于结构的地震响应预测.
关键词
神经网络
预测
水下桩墩结构
试验研究
Keywords
neural network
prediction
submerged pile-pier system
experimental research
分类号
U442.39 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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被引量
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1
深水桩墩结构振动台试验及地震响应预测分析
柳春光
孙国帅
张士博
韩亮
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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