| 专利号 | 2020114945172 | 申请日 | 2020-12-17 | 专利名称 | 一种基于神经网络的桥梁索力振动法多参数识别方法 |
| 授权日 | 2022-09-30 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 盖彤彤;曾森;于德湖 |
| 主分类号 | G06F30/13 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于桥梁管理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的桥梁索力振动法多参数识别方法。以索长L、线密度m、抗弯刚度EI、一阶频率f1、二阶频率f2、三阶频率f3为模型的网络输入，以索力F为网络输出，构建神经网络索体系桥梁索力预测模型，利用有限元分析得到的模拟数据对神经网络索力预测模型进行训练后得到成熟的神经网络；预测索力时，直接输入索长、线密度、抗弯刚度以及自振频率即可得到预测索力值。本发明利用神经网络构建无需考虑边界条件的索力预测模型，可以避免边界条件判断错误对索力值准确性的影响，误差小、精度高。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
