[1]李清富,辛保兵,李科..基于SVM的预应力混凝土梁有效预应力识别[J].郑州大学学报(工学版),2011,32(01):18-21.[doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.005]
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基于SVM的预应力混凝土梁有效预应力识别()
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《郑州大学学报(工学版)》[ISSN:1671-6833/CN:41-1339/T]

卷:
32卷
期数:
2011年01期
页码:
18-21
栏目:
出版日期:
2011-01-10

文章信息/Info

作者:
李清富; 辛保兵; 李科.
郑州大学,水利与环境学院,河南,郑州,450001, 郑州大学,水利与环境学院,河南,郑州,450001, 郑州大学,水利与环境学院,河南,郑州,450001
关键词:
有效预应力;  支持向量机;  振动频率;  有限元
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.005
摘要:
预应力混凝土结构的使用性能与结构的有效预应力密切相关,由于影响预应力损失的因素过于复杂,有效预应力的精确检测在理论和实践中都还存在着很大困难.结构动力学理论与试验已证明结构的固有频率与预应力之间存在相关关系,基于这一事实,根据动力测试理论,采用有限元分析方法,计算预应力混凝土简支梁在不同预应力水平下前6阶固有频率,组成支持向量机的训练样本,通过支持向量机学习,建立起有效预应力与固有频率之间映射关系的支持向量机表达式.对3种不同预应力水平的仿真测试结果表明,支持向量机比BP神经网络有更高的识别精度,基于支持向量机的预应力识别方法具有一定可行性.

相似文献/References:

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更新日期/Last Update: 1900-01-01