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BP神經收集在方形鋼管砼承載力展望中的運發票 特別獎用|九牛娛樂城

擇要:本文行使人工神經收集確立了方形鋼管混凝土的神經收集BP模子。對方鋼管混凝土軸壓短柱,拔取試件長度、截面的寬度、鋼管的厚度、混凝土的抗壓強度及鋼材的屈就強度5個影響軸壓短柱極限承載力的首要身分作為輸出單位,選用45組數據作為訓練集,8組數據作為測試集,大樂透 包牌 中獎確立了一個3層的BP神經收集展未分配盈餘望模子,仿真展望效果要比現有計算實踐更準確。
樞紐詞:矩形鋼管混凝土;BP神經收集;極限承載力貳百
本文在采取大批的海內外實驗數據的根基上,確立了方形鋼管混凝土的神經收集BP模子,對軸心受壓構件的極限承載力進行了展望。
1收集模子的確立
依據已經有的研究成果以及闡發相關的實驗數據,發明影響方鋼管混凝土軸心受壓柱極限承載力的首要身分有試件長度、截面的寬度、鋼管的厚度、混凝土的抗壓強度及鋼材的屈就強度等。以是本文選擇了輸出層為5個節點的BP收集布局作為承載力訓練模子。經由過程法式的重復調試以及綜合思量收集的各個參數選擇一個隱含層,隱含層的節點數為13個。其拓大樂透 開獎時間 晚上撲布局為5-13-1。
2訓練收集模子
本文彩用網絡到的66組數據進行收集模子訓練。試件寬厚比為20.3-74.8;試件的長細比為3.0-27.7;混凝土強度為16.3-78.2MPa。輸出、輸入層變換函數選擇線性,隱含層采取雙曲線正切S型變換函數,采取收斂速率最快的Trainlm訓練算法,取進修效率lr=0.6,慣性因子a=0.5,最大訓練步數epoch樂透算牌s=2000,節制誤差goal=0.001。訓練之前對數據做回一化處置,如許便于收集疾速收斂。訓練的誤差隨進修次數的轉變曲線如圖1所示,這時候訓練679次遏制,誤差根本趨勢穩固,到達最佳訓練結果。訓練效果的最大誤差為20.03%,盡對均勻誤差為4.94%,方差為6.73%。申明訓練失去的神經收集模子可以用來進行仿真展望,效果要比現有計算實踐更準確。

3收集模子仿真展望
采取訓練好的收集模子對別的與訓練數據有關的8組實驗數據進行了測試,展望效果見表1,個中第2、8組數據誤差跨越10%,闡發緣故大樂透 稅金原由是實驗數據自身明明偏離了真實值。除此以外,收集展望效果與實驗值的誤差為5%擺布,申明收集訓練勝利,具備肯定的泛化性。

4大樂透 套餐小結
本文確立了展望軸心受壓方形鋼管混凝土承載力的神經收集模子,經由過程與實驗值、數值計算值的比較注解該收集模子更快、更準確地計算出方形鋼管混凝土的承載力,并供應了一種新的要領。跟著實驗數據的增長以及實驗參數規模的擴展,勢必確立起加倍完備、更普遍的神經收集展望體系,提高收集的展望精度,以便在現實工程中推行運用。
考文獻:
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王水兵,尚作慶等.方鋼管砼柱軸壓力學機能的研究.沈陽工業大學學報,2005,27:98-102.
姜紹飛.基于神經收集的布局闡發與設計.沈陽建筑工程學報.2001.17:255-258.
高華國.矩形鋼管混凝土構件的優化設計研究.沈陽:沈陽工業大學,2006.
羅漢成.基于MATLAB神經收集對象箱的BP收集完成.計算機仿真,2004,21:109-111. 相關暖詞搜刮:wii 摹擬器,wifi怎么配置不讓他人蹭網,wifi怎么配置,wifi全能鑰匙有效嗎,wifi隨身寶

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