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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定

        2021-12-29 12:12:36
        化工設計 2021年6期
        關鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡高層抗震

        云南化工設計院有限公司 昆明 650041

        抗震鑒定是通過檢查現(xiàn)有建筑的設計、施工質(zhì)量和現(xiàn)狀,按規(guī)定的抗震設防要求,對其在地震作用下的安全性進行評估。目前多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定方法主要依據(jù)《建筑抗震鑒定標準》GB 50023-2009(以下簡稱“標準”)第6章的規(guī)定,分為兩級鑒定。第一級鑒定為宏觀控制與構(gòu)造鑒定,各項鑒定指標都已量化,可按標準逐條鑒定。第二級鑒定是在綜合考慮構(gòu)造和承載力等因素后對整個結(jié)構(gòu)抵抗地震作用的能力進行評定,當承載能力較高時,可適當放寬構(gòu)造措施;或當構(gòu)造措施較好時,可適當降低承載力要求。標準給出了兩種鑒定方法:綜合抗震能力指數(shù)法和抗震承載能力驗算法。當采用綜合抗震能力指數(shù)法時,確定體系影響系數(shù)、局部影響系數(shù)是關鍵,需由鑒定人員判斷確定,因此鑒定結(jié)論受人為主觀認識影響大。

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡適合解決影響因素較多的結(jié)構(gòu)工程問題,它能處理復雜的非線性問題??梢詫εc影響系數(shù)取值有關的影響因素進行量化,通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡,建立影響因素與影響系數(shù)間的映射關系,最終推理出較為客觀的影響系數(shù)取值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠很好地將主客觀信息進行分析和判斷,具有較強的容錯性及魯棒性,非常適合于采用綜合抗震能力指數(shù)法進行A類多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定。

        1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本理論

        神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元,每個構(gòu)造起網(wǎng)絡的神經(jīng)元模型模擬一個生物神經(jīng)元,它是一個近似模擬生物神經(jīng)元的數(shù)學模型,見圖1。

        圖1 神經(jīng)元模型

        該神經(jīng)元單元由多個輸入xi(i=1,2,…,n)和一個輸出yi組成。中間狀態(tài)由輸入信號的權(quán)和表示,而輸出為公式(1):

        (1)

        式中,θ為神經(jīng)元單元的偏置(閾值);wi為連接權(quán)系數(shù)(對于激發(fā)狀態(tài),wi取正值,對于抑制狀態(tài),wi取負值);n為輸入信號數(shù)目;yi為神經(jīng)元輸出;f()為輸出變換函數(shù),也叫做激勵函數(shù)。

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)分為兩類:反饋網(wǎng)絡和前饋網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡最初是由沃博斯開發(fā)的反向傳播訓練算法,是一種迭代梯度算法,用于求解前饋網(wǎng)絡的實際輸出與期望輸出間的最小均方差值,是一種反向傳遞并能修正誤差的多層映射網(wǎng)絡,是目前應用最廣的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡是典型的多層網(wǎng)絡,分為輸入層、隱層和輸出層,層與層之間采用全互連方式,同一層單元之間不存在相互連接,見圖2。

        圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡分兩個階段:第一階段是學習階段,利用已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,建立各輸出變量與輸入變量之間復雜的非線性關系,獲得求解的領域知識;第二階段即求解階段,將待求解問題的輸入變量送入學習后的神經(jīng)網(wǎng)絡,網(wǎng)絡自動將其與學得的知識進行匹配,推出合理的求解結(jié)果。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡可實現(xiàn)多層網(wǎng)絡學習,當給定網(wǎng)絡的一個輸入模式時,它由輸入層單元傳到隱層單元,經(jīng)隱單元逐層處理后產(chǎn)生一個輸出模式,這是一個逐層狀態(tài)更新過程,稱為前向傳播。如果輸出響應與期望輸出模式有誤差,不滿足要求,那么就傳入誤差反向傳播,將誤差值沿連接通路逐層傳送并修正各層連接權(quán)值。對于給定的一組訓練模式,不斷用一個個訓練樣本訓練網(wǎng)絡,重復前向傳播和誤差反向傳播,當各個訓練模式都滿足要求時,神經(jīng)網(wǎng)絡就已經(jīng)學習好了。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法步驟如下:

        (1)初始化網(wǎng)絡及學習參數(shù),如設置網(wǎng)絡初始權(quán)矩陣、學習因子、參數(shù)等。

        (2)提供訓練模式,訓練網(wǎng)絡,直到滿足學習要求。

        (3)前向傳播過程:對給定訓練模式輸入,計算網(wǎng)絡的輸出模式,并與期望模式比較,若有誤差,則執(zhí)行(4);否則,返回(2)。

        (4)反向傳播過程。

        2 多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與實現(xiàn)

        以標準中A類多高層鋼筋混凝土房屋鑒定為例,采用綜合抗震能力指數(shù)法進行抗震鑒定,影響因素與影響系數(shù)間存在著復雜的非線性映射關系,應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立從影響因素到影響系數(shù)的輸入輸出數(shù)學模型。

        2.1 問題描述

        建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng),使輸入三個影響因素(長寬比、填充墻與框架連接構(gòu)造措施、傾斜率)后,系統(tǒng)就能自動輸出體系影響系數(shù)、局部影響系數(shù)。

        2.2 模型結(jié)構(gòu)

        (2)

        隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)采用線性函數(shù)。網(wǎng)絡輸出誤差的度量采用方差準則,即公式(3):

        (3)

        網(wǎng)絡采用全連接方式,采用誤差反向傳播的學習規(guī)則,各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值按照公式(4)關系進行調(diào)整:

        Δωjk=ωjk(t+1)-ωjk(t)=-ηδkyj

        (4)

        對于A類多高層鋼筋混凝土房屋,選擇長寬比、填充墻與框架連接構(gòu)造措施、傾斜率三個影響因素組成表征影響因素的特征向量,并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,體系影響系數(shù)、局部影響系數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的期望輸出。

        2.3 知識獲取和知識表示

        通過類似鑒定工程作為訓練樣本,將它們分別轉(zhuǎn)換為三維的數(shù)字特征向量,因為輸入層選擇了3個神經(jīng)元,利用這些樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡的全部連接權(quán)值和各神經(jīng)元的閾值,并且用連接權(quán)值矩陣和閾值向量表示,構(gòu)成了知識庫。

        2.4 推理過程

        當給定實際工程的輸入向量X=(x1,x2,x3)時,對隱含層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的輸出(z1,z2,z3,…z10)和(y1,y2)分別進行計算,其中(y1,y2)為推理結(jié)果。

        2.5 BP網(wǎng)絡的軟件設計

        根據(jù)上述設計要求,采用面向?qū)ο蟮某绦蛟O計思想,進行BP類模型的設計,見圖3。

        圖3 BP網(wǎng)絡神經(jīng)元類圖

        再采用Visual Basic平臺開發(fā)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定系統(tǒng)。系統(tǒng)的BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)設置界面見圖4,BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與輸出界面見圖5。

        圖4 BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)設置界面

        圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與結(jié)果輸出界面

        3 工程案例測試

        某科技館建于1987年,為兩層鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu),建筑后續(xù)使用年限為30年,按A類建筑進行抗震鑒定。依據(jù)《建筑抗震鑒定標準》第6.2.11~6.2.14條規(guī)定,采用樓層綜合抗震能力指數(shù)法進行抗震鑒定,采用《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定系統(tǒng)》計算輸出體系影響系數(shù)和局部影響系數(shù)。

        對長寬比、填充墻與框架連接構(gòu)造措施、傾斜率三個影響因素進行量化。其中填充墻與框架連接構(gòu)造措施采用專家打分法進行量化。專家從砌體厚度、砂漿強度、拉結(jié)措施三方面進行打分,分值為0~1,當三項均滿足《標準》6.2.7條1~3款規(guī)定時取值為1,1~3款賦分值分別為0.4、0.3、0.3。長寬比、傾斜率按實際計算值取用,但需進行歸一化處理,使其處于[0'0]區(qū)間內(nèi)。歸一化采用最大最小值法,設原指標值為xi,歸一化后的指標值為xi′,詳見公式(5):

        (5)

        式中,xmin為量化指標的最小分界值;xmax為量化指標的最大分界值;當xi

        本工程長寬比取1.92,傾斜率為0.001,歸一化處理結(jié)果見表1。

        表1 工程輸入值歸一化

        填充墻與框架連接構(gòu)造措施中砌體厚度、砂漿強度滿足《標準》要求,采用專家打分法取0.7。

        通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習和求解(詳見圖5),推出本工程體系影響系數(shù)為0.82、局部影響系數(shù)0.91,經(jīng)計算,X、Y向樓層綜合抗震能力指數(shù)均大于1,結(jié)構(gòu)抗震性能滿足要求。

        4 結(jié)語

        本文通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡,建立起了影響因素與影響系數(shù)間的非線性映射關系,最終推出體系影響系數(shù)和局部影響系數(shù)取值。探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡在抗震鑒定工程中的應用,采用Visual Basic平臺開發(fā)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多高層鋼筋混凝土房屋抗震鑒定系統(tǒng),并用實際工程案例進行了測試。由于結(jié)構(gòu)工程問題的復雜性,通常在已知量和所求量間

        存在很強的非線性關系,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡具備高度的非線性映射能力,BP神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的求解方法相比,有良好的適應性和容錯性,在解決結(jié)構(gòu)工程問題時更具優(yōu)勢。

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