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基于结构响应向量和支持向量机的框支承玻璃幕墙连接松弛状态智能识别
作者:    王星尔   孟嫣然 
单位:(上海交通大学 海洋工程国家重点实验室 上海 200240 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院 上海 200240 上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室 上海 200240) 
关键词:框支玻璃幕墙 连接松弛识别 支持向量机 结构响应向量 粒子群算法 
分类号:
出版年,卷(期):页码:2020,48(10):1682-1688
DOI:
摘要:
摘 要:提出一种基于结构响应向量(SRV)和支持向量机(SVM)方法,对四边框支玻璃幕墙的连接松弛状态进行智能识别。首先,针对该类结构的动力和静力特性,建立四边框支玻璃幕墙有限元模型和在多种松弛状态下玻璃幕墙的 SRV。其次,运用 SRV 对于边界松弛位置和程度进行识别,验证由动态分量和静态分量组成的 SRV 作为松弛指标的有效性和适用性。最后,以各松弛工况下的 4 阶频率和 9 个测点转角位移形成的 SRV 组成松弛识别样本库,运用 3 种不同核函数构成的 SVM 进行训练和识别,并运用粒子群算法对于 SVM 径向基(RBF)核函数的参数进行迭代优化,形成基于 SRV–SVM 的框支玻璃幕墙的连接松弛识别方法。结果表明:采用基于 SRV–SVM 的方法对四边框支玻璃幕墙连接松弛进行定位和定量描述可获得较理想的识别效果。
基金项目:
国家重点研发计划项目(2017YFC0806100);上海市科委“科技创新行动计划”(18DZ1205603)。
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