【硕士】应用CA和ANN预测均布荷载下砌体墙板破坏荷载

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内容简介

　　本文将细胞自动机技术和人工神经网络结合，建立了面外水平荷载作用下砌体墙板的破坏模式和破坏荷载相结合的智能技术模型，用破坏模式预测破坏荷载。在获取砌体墙板的破坏模式时考虑了边界条件和变异这两个重要因素，被预测墙体的破坏模式是以基础墙板的试验破坏模式为依据，利用细胞自动机技术、类似区域及类似区域匹配准则的方法得到的，即基础墙板中的某一区域破坏，那么与之对应的被预测墙体的类似区域也认为破坏。由于墙体的大小不同，利用细胞自动机技术划分的网格的数目也是不同的，但是BP 神经网络的输入数据要求是固定的，由此提出了广义墙板的概念，同时为了区分相同破坏模式但不同尺寸的墙板引入了区分系数。从墙体的破坏模式到广义墙板的归纳方法与获取墙板的破坏模式的方法相同，即利用了细胞自动机技术和类似区域匹配准则。本文把墙板的破坏模式作为BP 神经网络训练及检测样本的输入数据，把归一化后的破坏荷载作为样本的输出数据，经过对BP 络的反复训练，得到最佳的隐含层数目和学习率。利用训练好的网络对试验墙板进行预测，预测的破坏荷载比较接近试验值，这表明利用BP 神经网络，用墙板的破坏模式预测墙板的破坏荷载的方法是可行的，为砌体墙板的破坏荷载的预测问题开辟了一条新的途径，从而实现了用智能技术直接由破坏模式预测破坏荷载。　　

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