基于前馈神经网络的隐框玻璃幕墙结构胶损伤状态分析

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万方数据

中文摘要：针对现今隐框玻璃幕墙结构胶损伤监测困难的问题,文章引入前馈神经网络算法(Feedforward Neural Network,FNN),通过激励不同损伤的幕墙玻璃面板,获取大量面板频域信号作为模型数据集,进行训练.结果显示,模型在第3轮收敛,均方误差(Mean square error,MSE)为0.010211;误差集中在0附近,呈现正态分布;所有数据拟合相关性均大于0.99.该方法大大提高了工作效率,为后续在线监测幕墙安全状态提供了新方法.

作者：

解恒辉、曲京儒、屈招政、孟明卓、张珑

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作者单位：

山东建筑大学,山东济南 250101

山东山科数字经济研究院有限公司,山东济南 250101

济南市建材协会,山东济南 250001

关键词：

隐框玻璃幕墙结构胶损伤前馈神经网络频域信号

出版年：

2024

DOI：