基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法

来源 :岩石力学与工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：foxi

【摘要】

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根据观测的爆破振动响应数据和有限元正演振动分析数据,建立了基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法.采用Levenberg-Marquardt优化方法修正网络的权值和阈值,大大提高

【作者】

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李守巨刘迎曦何翔周圆π

【机构】

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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室

【出处】

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岩石力学与工程学报

【发表日期】

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2003年11期

【关键词】

：

人工神经网络爆炸冲击荷载反问题振动响应观测噪音 Acoustic noise Finite element method Identification

【基金项目】

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国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目

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根据观测的爆破振动响应数据和有限元正演振动分析数据,建立了基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法.采用Levenberg-Marquardt优化方法修正网络的权值和阈值,大大提高了神经网络的收敛速度.研究了观测噪音对爆炸荷载参数识别结果的影响.数值计算结果表明,所建立的基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法具有良好的鲁棒性和抗观测噪声能力.

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