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基于BP神经网络模型的村镇砖砌体结构震害预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
砖砌体结构是村镇地区一种量大面广的结构形式,其抗震性能薄弱,在地震中极易出现脆性破坏。本文尝试应用基于L-M算法的BP神经网络方法,利用它强大的非线性映射功能,建立起村镇地区砖砌体结构震害影响因素与破坏状态等级之间关系。设计出一个9-6-5的三层神经网络模型,根据实地调查,筛选出影响房屋震害的9个主要因素,如层数、层高、砌筑方式、砖墙面积率等作为神经网络的输入参数,输出参数为房屋5种破坏状态。选择2008汶川地震后四川、陕西、甘肃等地的震害实例作为学习样本对所构建的神经网络模型进行训练。训练结果表明,该模型对已训练数据有很好的适应性,但如果要将其用于单个或群体建筑的易损性分析,并取得较精确的预测结果,还需积累足够多的训练样本,并进行大量的网络试验工作。 相似文献
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汶川地震后,根据最新的标准,灾区学校、医院等公共建筑需提高一级进行抗震设防,故需对原结构按新规范标准重新进行计算复核以及抗震加固.重点阐述了抗震加固设计的方法和步骤,详细介绍了复合砂浆网和增大截面法加固技术在加固地震灾区建筑中的应用以及施工中的注意事项.结合地震灾区一实际工程对抗震加固和施工技术做全面的论述,供类似工程的加固设计及施工参考. 相似文献
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