基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法

摘要

cqvip:目前将神经网络应用于混合试验的在线模型更新是一个重要的研究方向,如何提高神经网络在线模型更新算法的自适应性、稳定性和抗噪声能力是一个关键问题,提出了一种基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法,即每时步利用试验子结构的历史试验数据形成带有遗忘因子的动态窗口样本,并采用增量训练方式训练LMBP神经网络,同步预测具有相同本构模型的数值子结构的恢复力。对一个两自由度非线性结构进行模型更新混合试验数值模拟,数值子结构恢复力预测值的RMSD最终为0.0230。结果表明,基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法具有良好的自适应性、稳定性和抗噪声能力。