本文選題：建筑承壓　切入點：小波分析　出處：《科技通報》2014年12期

【摘要】：對建筑物橫拉承壓力的研究很少,主要是因為建筑物橫拉承壓的受力較為復(fù)雜,還受到建筑物形狀、受力面積、碰撞大小等因素的共同影響,具有較強的隨機性和復(fù)雜性。傳統(tǒng)的基于非平穩(wěn)時間序列的建筑物承壓載荷檢測方法,在測試隨機性負荷時,會因為缺少小區(qū)域受力測量能力導(dǎo)致測試結(jié)果發(fā)生偏差。提出優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物橫拉承壓力鋼筋負荷測量方法,通過對建筑物承壓局部特性與整體結(jié)構(gòu)聚力,將小波基函數(shù)作為建筑物橫向承壓力傳遞函數(shù),建立測試模型。實驗結(jié)果表明:該測試方法用于建筑物橫拉承壓載荷數(shù)據(jù)測量,精度滿足要求,具有很好的適用性。
[Abstract]:There are few researches on the bearing force of the building's transverse tension, mainly because the stress of the building's transverse tension is more complex, and it is also influenced by the shape of the building, the area under stress, the size of the collision and so on, so it has strong randomness and complexity.The traditional method based on non-stationary time series is used to detect the pressure bearing load of buildings. When the random load is tested, the test results will be deviated due to the lack of the ability to measure the force in a small area.This paper presents an optimized neural network method for the load measurement of steel bar in transverse tension of buildings. The wavelet basis function is regarded as the transverse load transfer function of the building, and the test model is established by analyzing the local characteristics of the building bearing pressure and the cohesion of the whole structure.The experimental results show that the accuracy of the method is satisfactory and has good applicability.
【作者單位】： 廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑工程學(xué)院;
【分類號】：TU317

【參考文獻】

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【共引文獻】

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10 路s，

本文編號：1729590