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使用振動信號輸入的時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對橋梁進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷辨識，并用不完全的測量數(shù)據(jù)行
仿真。結(jié)果表明，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識算法簡單，性能優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
關(guān)鍵詞 時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 損傷識別 桁架橋
Abstract In this paper the time-delay neural networks(TDNNs) have been implemented in detecting the damage in bridge structure using vibration signature analysis. A simulation study has been carried out for the incomplete measurement data. It has been observed that TDNNs have performed better than traditional neural networks in this application and the arithmetic of the TDNNs is simple.
Key words ANN； Time-delay Neural networks；, Damage recognition
仿真。結(jié)果表明，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識算法簡單，性能優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
關(guān)鍵詞 時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 損傷識別 桁架橋
Abstract In this paper the time-delay neural networks(TDNNs) have been implemented in detecting the damage in bridge structure using vibration signature analysis. A simulation study has been carried out for the incomplete measurement data. It has been observed that TDNNs have performed better than traditional neural networks in this application and the arithmetic of the TDNNs is simple.
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