RBF神经网络在初期损伤预测中的应用

"基于RBF神经网络初期损伤预测的研究，由万云辉撰写，探讨了如何运用RBF神经网络预测结构初期损伤对整体稳定性的影响。RBF神经网络因其优秀的逼近能力和全局最优特性，适合处理非线性问题。该研究通过有限元计算获取样本，用RBF神经网络构建初期损伤预测系统，并应用最近邻聚类学习算法进行整体结构预测，展现出高效率和高精度。系统使用Fortran编程实现，并通过实例验证了其实用性和有效性。关键词涉及初期损伤、整体结构、RBF神经网络、最近邻聚类算法和分形理论。" 在结构工程领域，初期损伤的预测至关重要，因为它直接影响到结构的稳定性和安全性。传统的材料力学理论通常假设材料是均匀连续的，但实际情况中，材料和构件存在初期损伤，这是一个渐进的劣化过程。损伤力学试图揭示这一过程，但至今仍缺乏被广泛接受的理论。 万云辉的研究聚焦于初期损伤的预测，他利用RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络，这是一种前馈网络，以其强大的逼近能力和全局最优特性而著称。RBF神经网络能通过学习样本数据反映结构的非线性演化关系，从而准确预测初期损伤对整体结构稳定性的影响。在方法实施中，研究者首先通过有限元方法计算出样本，然后基于这些样本构建RBF神经网络预测系统。通过最近邻聚类学习算法，可以高效且精确地预测整体结构的状态，提高了计算效率，并减少了对人力、物力和财力的依赖。 该研究的创新之处在于它的简洁性、快速的学习速度和高预测精度。系统采用Fortran语言编写，增强了其在工程实践中的应用潜力。通过一个具体实例，研究证明了该系统的有效性和实用性，为解决初期损伤预测问题提供了新的工具和技术手段。 在损伤力学的背景下，这种方法为理解和模拟含损伤材料的行为提供了一个新的视角。尽管已有多种损伤理论，但初期损伤的预测仍然是一个挑战。万云辉的工作展示了RBF神经网络结合最近邻聚类算法在这一领域的潜力，为未来的研究和工程应用提供了新的方向。