模糊神经网络的密肋壁板结构安全可靠性评价方法研究

根据桥式起重机的特点,建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上,引入bp神经网络,建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量bp算法对网络进行计算,克服了常用bp算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练,评估因素权重得到了优化。研究结果表明:训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断,可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。

为了有效解决网络系统可能出现的故障,结合模糊神经网络提出了一种新的故障检测算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).该算法根据特征信息熵建立了故障检测评价方法和最小偏差的优化模型,设计了模糊神经网络中输入层、模糊化层、模糊规则层和解模糊层,并且给出了具体的算法流程.通过建立网络仿真平台,深入分析了影响fdd-fnn算法的关键因素,同时对比研究了fdd-fnn算法与其他算法的性能情况,结果表明fdd-fnn算法具有较好的适应性.

本文探讨了模糊神经网络在确定工程造价中的应用方法和途径。分析影响工程造价的因素,提取特征值,利用madalines网络和rbf网络估测工程造价,通过实例计算,表明运用模糊神经网络估测土建工程造价和工程工料消耗量是可行和有效的。

基于模糊神经网络的深基坑变形预测——针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题，将模糊控制理论与神经网络技术相结合，采用非线性神经元构成的神经网络结构，把对应的网络输入、输出表达为输入、输出停息的模糊数隶属度，建立了一种基于模糊神...

第33卷,第2期 2008年4月 公路工程 highwayengineering vo.l33,no.2 apr.,2008 [收稿日期]2007)12)10 [作者简介]蔡长丰(1972)),男,湖南宁乡人,博士研究生,从事桥梁检测、评估、加固的研究。 模糊神经网络在钢筋混凝土桥梁结构 可靠性评估中的应用 蔡长丰,郝海霞 (长沙理工大学,湖南长沙410076) [摘要]将模糊神经网络引入钢筋混凝土桥梁结构可靠性评估,充分利用高斯隶属函数的万能收敛性、人工 神经网络的自学习性和模糊神经网络高度的非线性进行桥梁结构可靠性评估。以常宁北门桥为例,以受力最不利 截面的实测位移、应变、挠度为神经网络输入参数,输出构件的可靠指标。算例表明模糊人工神经网络应用在桥梁 结构可靠度评

研究了人工神经网络在结构疲劳可靠性分析和结构优化设计中的应用。结构的疲劳寿命与各影响因素之间呈高度的非线性关系,或隐函数关系,传统的结构可靠度分析方法计算困难。采用神经网络响应面法模拟结构的极限状态函数及其偏导数,从而进行疲劳可靠性分析,在此基础上采用神经网络法对结构进行疲劳可靠性优化设计,通过算例说明其适用性及可行性。

本文提出了通过人工神经网络拟合极限状态函数的方法来解决结构可靠性问题。根据多层神经网络映射存在定理,对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用含有一个隐含层的bp网络来逼近。应用此定理,通过人工神经网络拟合极限状态方程,借助神经网络的函数映射关系产生大量的极限状态函数值,作为下一步的分析数据。基于人工神经网络可以平行的建立结构可靠度的sosm法,采用laplace渐近方法将非线性功能函数在验算点处作二次展开来研究结构的可靠度问题,能较高精度的逼近精确结果。

针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

通过分析既有建筑结构可靠性的各种不确定影响因素,并结合规范和实际工程经验,对其中一些主要因素进行合理量化,在此基础上利用人工神经网络方法对已有建筑结构进行可靠性评判。采用新方法得出的计算结果与工程实际鉴定结论的对比结果表明这两种方法在工程结构鉴定方面是可行的,具有计算简单、工作效率高等优点,值得进一步研究和推广。

将整体结构按拓扑关系划分为若干模块,在位移协调和对接力协调条件下,根据力的传递原理,利用单元刚度矩阵法求解各模块结构单元,用整体节点平衡方程求解整体结构单元。将模块结构信息作为输入,整体结构信息作为输出,构造样本集,利用神经网络的非线性映射能力,通过样本训练提取两种结构模型的特征和本质联系,以获得具有泛化能力的网络结构,从而以模块结构替代整体结构的重分析。算例以6层整体结构(包含6个模块结构)建立了整体结构和模块结构在等效载荷作用下基于神经网络的对应法则;以网络外推能力分析了8层整体结构单元的失效模式;以网络内插能力分析了4层整体结构单元的失效模式;与优化准则法的对比结果验证了所提出方法的有效性。

针对高速公路隧道施工系统的安全评价问题,将模糊理论与神经网络相融合,研究建立了一种模糊神经网络评价模型。阐明了评价系统的工作原理及实现方法。利用历史样本数据对网络模型进行学习训练和测试,工程实例结果显示,评价精度满足工程应用要求。该评价模型具有对环境变化的自学习能力,对权值进行调整,动态地评价公路隧道施工系统的安全状态,是公路隧道施工安全评价方法中的一种新的评价方法。

运用线性二次型经典最优控制算法获得学习样本,由神经网络反向传播算法训练产生模糊规则和隶属度函数,设计模糊神经网络控制器,通过某结构地震波作用下振动控制的数字仿真,表明模糊神经网络可以有效地应用到结构控制中。

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海上施工建设单位多、施工设备多、人员复杂且点多面广,施工安全的影响因素多而且模糊性强,因此,提出应用模糊神经网络评判法进行海上施工安全评价,并应用层次分析法进行各因素权重的确定。针对海上施工受气象、海洋环境影响大的特点,建立了海上施工安全评价的指标体系,该体系包含施工作业、施工管理、气象环境、通航环境4个1级指标,并利用改进的动量bp神经网络进行施工安全的评价预测,为指导海上施工安全提供了必要的理论基础。

针对高速公路隧道施工系统的安全评价问题，将模糊理论与神经网络相融合，研究建立了一种模糊神经网络评价模型。文中描述了模糊神经网络的基本结构和原理，阐明了该评价系统的工作原理及实现方法。该评价模型具有对环境变化的自学习能力，对权值进行动态调整，通过适当补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完美结合，动态地评价公路隧道施工系统的安全状态。

现如今市场经济竞争十分激烈,实际招投标工作要求能快速准确地进行工程造价的估算。无论业主还是承包商确定工程造价都要求快速、准确,完善的快速估价系统能够很好地解决这个问题。模糊技术与神经网络结合是一种把经验与数学模型结合,这种研究打破了过去人们所进行的各种学科在逻辑上的独立性,预示了人工智能的光明前景和希望。

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病，而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内，使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确，可扩展性强，能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究——选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量，并对其进行模糊化处理，利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系。将神经网络和补偿模糊逻辑相结合，采用动态、全局优化的运算，...

提出了一种基于神经模糊推理系统的商品住宅价格评估模型,分析了影响商品住宅价格的因素,给出了商品住宅价格评估指标体系,探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性和可行性,为房地产价格评估提供了科学的方法。