刘海源
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：重庆大学土木工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学更多>>
- 基于FFT和神经网络的复模态参数识别被引量：1
- 2009年
- 为了精确识别结构复模态参数,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)和人工神经网络的模态识别方法.该方法首先对自由振动信号进行FFT预处理,得到粗略的各阶模态频率和相位.然后,根据模态的阶数设定神经元的个数,根据预处理后得到的频率和相位设定神经网络权值和基函数参数迭代的初始值.最后,通过对人工神经网络进行训练,达到利用自由振动信号进行时域模态识别的目的.仿真结果表明,该算法可消除频率法识别中因频谱泄露与噪声等产生的误差,提高模态识别的精度,因而是一种有效的时域识别方法.
- 刘海源陈建功张永兴
- 关键词：复模态参数识别快速傅里叶变换神经网络
- 锚杆锚固质量的定量分析方法被引量：1
- 2009年
- 提出一种用于评价锚杆锚固质量的定量分析方法。基于小波分析和人工神经网络建立了用于识别锚杆杆侧刚度系数的神经网络模型,利用样本对所建立的神经网络进行训练,为锚杆系统的锚固质量评价提供了一个有效的智能化的手段;通过对不同围岩下完整锚杆的数值模拟结果进行动力参数识别,得到了完整锚杆杆侧刚度系数与围岩弹性模量的关系曲线及相应的二次拟合公式,以此可作为锚杆锚固质量的衡量基准;提出了用于描述锚杆锚固状态的锚杆锚固度概念,建立了锚杆锚固质量定量分析方法并进行了工程应用。
- 陈建功刘海源张永兴
- 关键词：锚杆小波分析人工神经网络锚固质量
- 基于FFT和神经网络的复模态参数识别
- 为了精确识别结构复模态参数，将快速傅里叶变换（FFT）算法和神经元模型结合起来，提出了基于快速傅里叶变换（FFT）和神经网络的模态识别方法，该方法的特点是采用基函数参数可调的神经网络。具体是先把自由振动信号进行FFT处理...
- 刘海源陈建功张永兴
- 关键词：工程结构快速傅里叶变换神经网络
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