基于RBF网络的K6型单层球面网壳结构损伤研究

作者：杨新峰; 孙凯; 马跃; 刘平^*; 徐宁

来源：空间结构, 2022, 28(03): 27-32.

DOI：10.13849/j.issn.1006-6578.2022.03.027

• 单层球面网壳
• RBF神经网络
• 结构损伤
• 损伤指标
• 正弦激励

随着越来越多网壳结构的建造，其损伤的测定亟需解决.根据某实际工程设计一个55个节点、126根杆件的K6型单层球面网壳模型.根据穷举法，利用ANSYS建模输出各个节点不同损坏程度的位移响应；将响应数据根据杆件损坏工况进行预分类，并构造杆件损伤信息矩阵；然后将预分类后的响应数据与损伤信息矩阵输入一种改进的RBF网络进行训练；随后使用随机损伤工况数据对已训练的神经网络进行测试.结果表明采用改进的RBF网络可以准确识别出结构的损伤状态，该方法对实际应用有参考价值.

• 单位
  江苏科技大学; 土木工程与建筑学院