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    基于結構響應向量和支持向量機的框支承玻璃幕墻連接松弛狀態智能識別
    作者:    王星爾   孟嫣然 
    單位:(上海交通大學 海洋工程國家重點實驗室 上海 200240 上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院 上海 200240 上海市公共建筑和基礎設施數字化運維重點實驗室 上海 200240) 
    關鍵詞:框支玻璃幕墻 連接松弛識別 支持向量機 結構響應向量 粒子群算法 
    分類號:
    出版年,卷(期):頁碼:2020,48(10):1682-1688
    DOI:
    摘要:
    摘 要:提出一種基于結構響應向量(SRV)和支持向量機(SVM)方法,對四邊框支玻璃幕墻的連接松弛狀態進行智能識別。首先,針對該類結構的動力和靜力特性,建立四邊框支玻璃幕墻有限元模型和在多種松弛狀態下玻璃幕墻的 SRV。其次,運用 SRV 對于邊界松弛位置和程度進行識別,驗證由動態分量和靜態分量組成的 SRV 作為松弛指標的有效性和適用性。最后,以各松弛工況下的 4 階頻率和 9 個測點轉角位移形成的 SRV 組成松弛識別樣本庫,運用 3 種不同核函數構成的 SVM 進行訓練和識別,并運用粒子群算法對于 SVM 徑向基(RBF)核函數的參數進行迭代優化,形成基于 SRV–SVM 的框支玻璃幕墻的連接松弛識別方法。結果表明:采用基于 SRV–SVM 的方法對四邊框支玻璃幕墻連接松弛進行定位和定量描述可獲得較理想的識別效果。
    基金項目:
    國家重點研發計劃項目(2017YFC0806100);上海市科委“科技創新行動計劃”(18DZ1205603)。
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    參考文獻:
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