导线覆冰大跨越输电塔-线体系动力特性分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

周洪刚  韩晓林  费庆国 《地震学刊》2010,(2):185-189,195

大跨越输电塔-线体系对导线覆冰等环境荷载反应敏感,容易发生动态倒塌破坏。目前对线路覆冰下输电塔的振动问题虽然取得了一定的研究成果,但是线路覆冰下输电塔的动力特性规律尚需进一步研究。本文以实际工程为例,建立了大跨越输电塔-线体系数值分析模型,分析了导线划分精度对输电塔-线体系动力特性的影响,并在此基础上分析了导线覆冰对输电塔-线体系动力特性的影响。研究结果表明：导线划分精度对输电塔振动影响较大;导线覆冰不仅影响输电塔振动频率,而且对输电塔振型也有较大影响,尤其是对输电塔横担的振动影响更大。  相似文献   

用于结构计算仿真的神经网络样本点选择方法研究     

费庆国  张令弥  王彤 《地震工程与工程振动》2005,25(1):21-25

本文对影响结构计算仿真神经网络精度的训练样本选择方法进行了分析。以卫星天线模型(ANTENNA)和飞机模型(GARTEUR)为对象,以样本数量和网络模型的均方误差为指标,对多种样本选择方法进行了比较。结果表明,均匀设计方法可以用较少的训练样本,保证神经网络模型较高的精度,是结构计算仿真中神经网络训练样本的最优选取方法。  相似文献   

Application of experimental design techniques to structural simulation meta-model building using neural network   总被引：1，自引：0，他引：1  

费庆国  张令弥 《地震工程与工程振动(英文版)》2004,3(2):293-298

Neural networks are being used to construct meta-models in numerical simulation of structures. In addition to network structures and training algorithms, training samples also greatly affect the accuracy of neural network models. In this paper, some existing main sampling techniques are evaluated, including techniques based on experimental design theory,random selection, and rotating sampling. First, advantages and disadvantages of each technique are reviewed. Then, seven techniques are used to generate samples for training radial neural networks models for two benchmarks: an antenna model and an aircraft model. Results show that the uniform design, in which the number of samples and mean square error network models are considered, is the best sampling technique for neural network based meta-model building.  相似文献   

基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法     

张立涛  李兆霞  费庆国 《地震工程与工程振动》2008,28(6)

基于加速度时域测试数据进行结构损伤识别计算时,所用测试数据的点数必须足够多才能够使识别有效,但往往又容易出现收敛到局部极小解的情况。为解决这一问题,本文提出了基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法;所谓多重测点数目标函数族,即由不同点数的测试数据出发构造一族目标函数,以取代传统的基于单一点数的目标函数;迭代计算时采用了：Tikhonov正则化技术以抑制解答的病态性。以Benchmark结构为算例,分析了两种基于单一点数的损伤识别计算难以收敛到正确解答的原因;并考证了文中提出的方法。计算结果表明：基于多重测点数目标函数族的结构损伤识别方法,使得识别计算易于收敛到正确解答;从而证明了本文提出的方法是有效的。  相似文献