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基于改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的變形場(chǎng)插值算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.大連理工大學(xué) 工業(yè)裝備結構分析國家重點(diǎn)實(shí)驗室, 遼寧 大連 116024; ;2.大連海洋大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 大連 116023;3.大連海洋大學(xué) 機械工程學(xué)院, 遼寧 大連 116023)

作者簡(jiǎn)介:

楊 松(1977-),男(漢族),遼寧省遼陽(yáng)市人,博士,副教授,主要從事圖像處理、模式識別等方向的研究。 邵龍潭(1963-),男,吉林省梨樹(shù)人,教授,博士生導師,主要從事土應力應變特性和本構關(guān)系等方向的研究。 高天一(1969-),男,遼寧省凌源人,教授,碩士生導師,主要從事機械制造及自動(dòng)化等方向的研究。

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家973計劃項目(2010CB7315022);國家自然科學(xué)基金(50905022;51309047);工業(yè)裝備結構分析國家重點(diǎn)實(shí)驗室專(zhuān)項基金項目(S09104);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專(zhuān)項資金(DUT12LK21)。


Research of Interpolation Algorithm for Deformation Field Based on Improved RBF Neural Network
Author:
Affiliation:

(1. State Key Lab. of Structural Analysis for Industrial Equipment, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China;2. Institute of Information Engineering, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China;3.Institute of Mechanic Engineering, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China)

Fund Project:

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    摘要:

    傳統的物體表面力學(xué)變形場(chǎng)計算方法存在計算量大,無(wú)法計算邊緣點(diǎn)變形等問(wèn)題;提出一種改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的變形插值方法,利用閾值約束RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )隱含層結點(diǎn)數,運用可變步長(cháng)螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )隱含層節點(diǎn)的中心和寬度,采用遞推最小二乘法計算隱含層到輸出層之間的權值,建立物體表面位移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )插值模型;為提高位移插值精度,在訓練和測試的輸入中增加坐標組合數據;應用于混凝土梁三點(diǎn)彎實(shí)驗,仿真結果表明,該算法比常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法有更快的仿真速度和更高的預測精度,可用于土工材料表面變形場(chǎng)的快速、準確的計算。

    Abstract:

    The traditional method of calculating the transformation field on the object surface has difficulties in enormous computation, and the displacements near the boundary of an object cannot be calculated, etc. This paper proposes the method, which adopts the threshold to constrain the number of the nodes in the hidden layer, uses glowworm swarm optimization algorithm with the variable step to optimize the central vectors and extension width of nodes in the hidden layer, and employs the recursive least squares method to evaluate the weights between the hidden layer and the output layer, to build the interpolation model based on the neural network for the displacement field. In order to improve the precision of displacement interpolation, the coordinate dependencies as a part of input are added to the training and testing data. The proposed method is applied to the three-point bending tests of the concrete, and experimental results show that it has a faster convergence speed and higher precision than the normal neural networks method, is conducive to rapidly and accurately compute the displacement field.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

楊松,邵龍潭,高天一,奚海波.基于改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的變形場(chǎng)插值算法研究計算機測量與控制[J].,2015,23(8):2847-2850.

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歷史
  • 收稿日期:2014-11-24
  • 最后修改日期:2015-01-04
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-08
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