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基于BP人工神经网络的基础隔震智能初步设计系统研究

范萍萍  
【摘要】: 基础隔震技术作为一种有效的抗震设计手段在我国得到广泛的应用,为减轻地震灾害提供了一条合理、有效、安全的新途径,并在防震减灾事业中起到积极的推动作用。2008年汶川地震后,隔震结构在地震中表现出良好的抗震性能,使得隔震技术在我国得到了更加迅速的发展。 针对隔震结构发展迅速且设计方法比较复杂这一现状,本文利用人工神经网络建立以隔震设计样本集为基础的因果关系网络,通过神经网络反映出上部结构基本参数与隔震后结构最大层剪力比和隔震支座最大位移之间较强的非线性关系,提出一种快速、高效的基于BP神经网络的基础隔震智能初步设计系统。 首先,应用标准BP人工神经网络,以建筑结构的抗震设防类别、设防烈度、场地类别、地震分组、高宽比、长宽比、刚度,质量和面积为主要影响因子,以隔震后结构的最大层剪力比和支座最大位移为输出结果,建立隔震初步设计系统。通过网络测试表明该网络的准确率较高,说明基于标准BP神经网络的隔震初步设计系统对隔震结构减震效果的分析具有一定的可行性,但在网络的训练速度、精度等方面还有待进一步提高。 其次,针对基于标准BP神经网络的基础隔震初步设计系统存在的问题,对标准BP神经网络进行改进,改进后的BP神经网络有效的提高了网络的学习速度,缩短了训练时间,提高了网络测试准确率。说明本文采用的改进方法是可行的,改进后的神经网络具有良好得推广价值和实际应用价值。 最后,应用改进后的BP神经网络,结合隔震结结构设计的特点,建立了基础隔震智能设计系统。并利用MATLAB7.5强大的图形处理功能,设计了本系统的操作界面,使整个基础隔震智能初步设计系统具有良好的实用性和交互性。 通过工程实例验证,本文建立的基础隔震智能初步设计系统操作简单、使用方便,能够将前人的设计经验通过神经网络储存并推广,为基础隔震设计起到辅助的作用。从而极大地提高工程设计的质量,缩短设计周期、加快设计进程,实现经验共享,提高整个隔震设计效率。


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