简介:随着试验技术和计算技术的进步,大型复杂的混凝土结构对非线性分析提出更高的要求。由于混凝土受力具有与应力路径相关的特点,完整的非线性混凝土三维应力-应变关系很难完整依靠试验来得到。实际上,在混凝土的各种本构模型中,我们能够全面获取试验数据的也只有相对最简单的混凝土单轴受压试验。受压混凝土达到峰值应力时没有完全破坏,下降段上的残余承载力还有一定的利用价值。此外,进入下降段的受压混凝土,仍然具有消耗能量的能力。
简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。