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140 条 记 录,以下是1-10 订阅
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基于CNN考虑不同损伤指标的框架结构损伤识别研究
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河南大学学报(自然科学版) 2024年 第5期 610-619页
作者: 滕辉 康帅 王自法 董正方 河南大学建筑工程学院 中国地震局工程力学研究所
基于卷积神经网络(CNN)建立了针对框架结构的损伤识别机器学习模型,研究采用不同损伤指标所制作的训练样本对CNN模型的损伤识别精度问题及模型的抗噪能力.以5层框架结构为例,通过有限元模拟得到4种损伤指标数据,即模态应变能、模态... 详细信息
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基于机器学习-网格搜索优化的砂土液化预测
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振动与冲击 2024年 第5期43卷 82-93页
作者: 王昭栋 王自法 李兆焱 苗鹏宇 吴禄源 河南大学土木建筑学院 河南开封475004 中国地震局工程力学研究所 哈尔滨150080 中震科建(广东)防灾减灾研究院 广东韶关512026
砂土液化是一种破坏力较强的地震次生灾害,传统的砂土液化判别方法存在一定的局限性。提出两种液化判别方法,第一种是基于新西兰岩土数据库(New Zealand Geotechnical Database,NZGD)中519组静力触探试验数据,建立具有砂土液化预测功能... 详细信息
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基于相关函数和卷积神经网络的结构损伤识别
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地震工程与工程振动 2024年 第2期44卷 50-60页
作者: 康帅 李治甫 王自法 董正方 河南大学土木建筑学院 河南开封475004 中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室 黑龙江哈尔滨150080
为了改善基于振动信号的结构损伤识别效果,提出一种基于相关函数和卷积神经网络相结合的结构损伤识别方法。以一铁路钢梁桥结构为例,首先通过对结构的振动响应进行自相关运算来提高振动信号的信噪比,再使用自相关样本作为卷积神经网络(c... 详细信息
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基于随机森林方法的地震损失预测
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地震学报 2024年 第4期46卷 649-662页
作者: 梁梓豪 苗鹏宇 Wang Jianming 王自法 中国地震局工程力学研究所 哈尔滨150080 中国地震局地震工程与工程振动重点实验 哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室 哈尔滨150080 河南大学土木建筑学院 河南开封475004
针对现有的基于实际震害评估的大多研究仅限于某特定区域和某种结构类型,且所采用的数据样本量也十分有限,本文基于随机森林模型,采用2011年3月11日东日本MW9.0地震的37万8037条建筑物实际震害数据,利用美国应用技术协会发布的地震震害... 详细信息
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基于物理信息神经网络(PINN)方法的结构动力响应分析
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工程力学 2024年
作者: 杜轲 齐婧 高嘉伟 骆欢 王自法 温瑞智 中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室 地震灾害防治应急管理部重点实验室 三峡大学土木与建筑学院
经典逐步积分方法通常用于求解结构动力响应,然而时间步长取值过大,精度和稳定性会下降;时间步长取值过小,计算效率会特别低。机器学习可以显著提高学习效率,然而传统的机器学习方法需要大量训练数据才能进行结构动力响应计算。为... 详细信息
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基于随机森林算法的建筑物构件对地震损失的重要度分析
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地震工程与工程振动 2024年 第4期44卷 70-78页
作者: 刘良巧 王自法 梁梓豪 刘渊 中国地震局工程力学研究所 地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室 黑龙江哈尔滨150080 不详
建筑物地震损失是从构件破坏开始的,确定建筑物构件对地震损失的重要度有助于寻找结构的抗震薄弱构件。传统的抗震研究多数关注建筑物的结构构件破坏,对非结构构件的重要性研究不足,这也造成非结构构件的地震损失远超过结构构件的地震... 详细信息
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基于时频分析与深度学习的结构震后损伤评估
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地震工程学报 2024年 第1期46卷 115-125页
作者: 周荣环 康帅 王自法 靳满 河南大学土木建筑学院 河南开封475004 中震科建(广东)防灾减灾研究院有限公司 广东韶关512000
为评估地震后钢筋混凝土(RC)框架结构的损伤状态,提高损伤评估的效率和精度,文章提出一种基于时频分析和一维卷积神经网络(1D-CNN)的地震损伤评估方法。首先利用增量动力时程分析对一个6层RC框架结构进行地震损伤模拟,并根据最大层间位... 详细信息
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中职数学教学中应用分层教学法的策略研究
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教师 2024年 第24期 30-32页
作者: 王自法 巨野县职业中等专业学校 山东菏泽274900
随着教育改革的深入推进,传统中职数学教学已经逐渐无法满足当前学生的学习需求。传统中职数学教学存在着教学内容与实际应用脱节、教学方式单一等问题。文章重点剖析传统中职数学教学中存在的问题,并在此基础上论述中职数学教学中分层... 详细信息
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基于GIS和多种机器学习算法的广东省森林火灾预测模型
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林业工程学报 2024年 第3期9卷 159-167页
作者: 朱龙祥 王自法 张昕 韩赟希 周良辰 河南大学土木建筑学院 开封475004 中国地震局工程力学研究所 哈尔滨150080 中震科建(广东)防灾减灾研究院 韶关512026 东海实验室 舟山316000 深圳防灾减灾技术研究院 深圳518003
森林火灾是严重的自然灾害,造成严重的森林资源破坏和社会经济损失。广东省是我国森林火灾高发区之一,针对该区域的森林火灾发生特点,准确预测可提供有效的防范措施。大多数森林火灾预测研究仅从气象因素或少数特征因素出发考虑,并未考... 详细信息
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基于卷积自编码和相关函数的钢框架损伤识别研究
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工业建筑 2024年
作者: 杨银枪 康帅 王自法 赫中营 滕辉 河南大学土木建筑学院 中震科建(广东)防灾减灾研究院有限公司
针对深度学习模型在数据样本不均衡和噪声影响下的损伤识别精度下降这一问题,提出了基于卷积自编码和相关函数相结合的结构损伤识别方法。以卡塔尔大学看台缩尺试验为例,将健康工况样本数据输入卷积自编码模型进行学习,通过构建的卷... 详细信息
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