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桥梁强震资跟工新新程运用总计画
橋樑強震資料之工程應用─總計畫
羅俊雄
台灣大學土木工程學系
郭鎧紋 黃正耀
中央氣象局地震測報中心
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2
橋樑強震資料之工程應用─
子計畫一:應用類神經網路之系統識別
羅俊雄 黃致傑
台灣大學土木工程學系
ABSTRACT
A neural-network-based method is proposed to the modeling and identification
of discrete-time nonlinear hysteretic system during strong ground motion. The
learning or modeling capability of multilayer neural network is explained from the
mathematical point of view. The main idea of the proposed neural approach will be
explained, and it is shown that multilayer neural network is a general type of
NARMAX model and is suitable for the extreme nonlinear input-output mapping
problem. Numerical simulation and real structure cases are used here to demonstrate
the proposed method. The results illustrate that the neural network approach is a
reliable and feasible method.
INTRODUCTION
The modeling and identification of structural system with nonlinear hysteretic
behavior is a widely encountered problem in the field of structural and earthquake
engineering. Many efforts have been devoted to establish the models of nonlinear
hysteretic system and numerous techniques are developed by many researchers to
identify the model parameters. The purpose of these system identification methods is
to use numerical simulation or field measurements to improve the dynamic modeling
capability for a monitoring of structural systems such as buildings, bridges and dams.
Due to the complex nature of civil structures the available response measurement
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