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一种结构模型参数未知时动响应预测新方法。将结构的位移、速度以及激励作为输入参数,把加速度作为输出结果。首先把训练集的输入参数作为输入层的输入信号,由卷积层进行卷积运算,再通过池化层降低输出维数,同时能保留重要信息。选择再次通过卷积层和池化层,以达到最佳效果。然后将得到的数据放入全连接层,通过最小化模型的预测值与理想的目标值之间的差值,得到较好的CNN模型。最后利用训练好的卷积神经网络,输入结构的位移、速度和激励,在不知道结构的模型参数的情况下,仍然可以预测到结构此时的加速度。由于权值共享使得权重
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139343 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110445877.1
(22)申请日 2021.04.25
(71)申请人 金陵科技学院
地址
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