類神經網路於有限元素模式修正之應用

Application of the Artificial-Neural-Network to Finite Element Model Updating

張哲維(Tse-Wei Chang)

指導教授 ： 陳振華

中原大學/工學院/土木工程研究所/碩士(2001年)

https://doi.org/10.6840/cycu200100408

摘要

中文摘要

結構物施工完成後，常因許多原因而導致結構物發生勁度偏離當初設計的安全範圍或是變異，以致兩者間有所差異，在這種情形下，如果遇到地震或其他外力因素，就可能會對結構物造成危險的威脅。因此如果有適當結構系統的修正方法，能夠尋找出設計結構物與真實結構物兩者間是否已經產生勁度上的改變，其改變的程度是多少，則我們就可以據此來修正原先設計時的結構分析模型，重新評估結構物的安全性。
有限元素法分析是現代之土木結構設計分析最常用之方法。依據有限元素法建立真實結構物的設計分析模型，但此分析方法與實際結構之差異無法掌握，要確定分析結果之可用性，除了依照經驗及常理來判斷外，最可靠的方法，就是對受分析橋體進行現地實驗，再將現地試驗分析結果與有限元素分析所得者作比較。
本文是以楊氏模數、面積慣性矩之變化模擬結構物勁度之改變，並以PC版SAP90套裝軟體，建立結構有限元素法模型，並進行該結構模型之模態分析，再以類神經網路訓練，建立結構物桿件元素變異情形與動態特性之關連性，爾後一旦獲取經由受測結構物經現地試驗所得到的動態特性時，即可藉由類神經網路對結構物之元素作變異位置、勁度偏離量之判別。本文研究發現，以有限元素法配合類神經網路做為結構分析模型之修正工具，將是一個可行的方法。

關鍵字

模態分析 ； 現地試驗 ； 類神經網路

並列摘要

A finite element model updating methodology based on an artificial neural network is proposed in this paper. The artificial neural network constists of three layers, namely input layer, hidden layer, and output layer, The structural dynamic characteristics (e.g. frequencies, modal shapes) are used to train the artificial neural network by using Back-Propagation Network. technique Then, the weighting matrices in the network are used to determine the system characteristics. The proposed procedure is demonstrated in processing numerical simulation data and measured data of a steel arch tower of cable-stayed bridge.

並列關鍵字

artificial neural network ； field test ； finite element model updating modal analysis

參考文獻

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