基于神经网络的大跨度网架结构fem修正

？依据神经网络的方法完成了对大跨度复杂体型网架结构有限元模型的修正。通过有效独立法优化配置了数据采集点的位置,然后利用神经网络结合提前终止算法建立了节点固结系数识别的基于bp网的网络系统,通过对节点固结系数的识别和杆件的三单元化实现了对有限元模型中结构刚度的实时准确把握,从而修正了结构的有限元模型。在此基础上,利用结构的部分时程响应获取了结构的自振频率和局部位移模态信息,从而验证了网络的可靠性。运用该方法的过程和结果表明,此法可以有效地用于大型网架结构的有限元模型修正。