建筑结构人工智能实验分析环境--详细介绍

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 当前位置:店销书,专著 建筑结构人工智能实验分析环境
   
建筑结构人工智能实验分析环境
作者:潘登,
书名:建筑结构人工智能实验分析环境
定价:¥52 元
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标准书号: 978-7-03-055561-8
字数(千): 
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出版日期: 2018-6-29
发行号: TU-1624.0101
装帧: 
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获奖情况
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图书介绍
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  本书在基于实验数据和人工智能方法的建筑结构人工智能实验分析环境的概念基础上,创建了相应的集成分析系统。当一个新结构模型进入建筑结构人工智能实验分析环境时,该模型的行为或反应能够基于现有的实验数据和现场测量数据绘制出来。
  本书利用大量工程实例,阐述了建筑结构人工智能实验分析环境的各个组成部分与关键算法,为建筑结构建模与分析提供了有效的技术支撑,并提供了一些初步的思路。作者希望能抛砖引玉,引起各位专家、学者的深入研究。
  本书可作为土木工程、建筑设计等学科领域的研究人员及相关专业教师、研究生的参考书。
 
前言
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  长期以来,在结构工程领域,为了精确分析各种工程结构的工作性能和反应,人们提出和引入了各种分析理论及方法,并与时俱进地不断改进,使以有限元为代表的结构数值模拟分析技术日渐强大。但是,两个显而易见的问题一直在挑战目前的结构分析理论与方法:一是结构分析理论与方法,无论是经验公式还是被广泛应用的有限元分析方法,都是建立在一定的基本假设基础之上的,这使得结构的数值模拟结果、结构的实际工作性能和反应之间具有天然的缺陷,导致在许多复杂工程结构分析中误差过大,甚至使数据失效;二是长期积累的数量巨大的现有实验数据仅用于回归分析或检测数值模拟精度,而这些数据中所包含的大量关于结构工作性能与反应的宝贵信息却没有被充分发掘并加以利用,无形中造成了巨大浪费。因此,若想避免由基本假设引进的误差,提高结构分析的精度和有效性,则需寻找能够直接从结构的实际工作行为/反应出发,预测新结构工作行为/反应的结构分析方法;而实验数据的充分利用,则需要发展行之有效的从现有实验数据中进行知识挖掘的方法。
  为了解决上述问题,本书第1章在实验数据和人工智能方法的建筑结构人工智能实验分析环境的概念基础上,创建了相应的集成分析系统。建筑结构人工智能实验分析环境由人工智能技术、数据挖掘技术、实验数据、结构构造的数字建模方法,以及一系列匹配结构类似性质和绘制结构行为/反应的匹配准则共同构成。实验数据经过数据挖掘处理,作为适合于人工智能技术运算的数字模式。在给出建筑结构人工智能实验分析环境的概念后,本书依次探讨了建筑结构人工智能实验分析环境的各个组成部分。
  第2章提出了建筑结构人工智能实验分析环境数据库的组织方法。此数据库有3个组成部分:①结构行为,在本书中具体是指横向荷载作用下砌体墙板的破坏模式与破坏荷载;②标准化的结构行为,为了集中反映横向荷载作用下砌体墙板破坏模式的特征,将构造类似的墙板破坏模式的主要特征进行归纳,提炼并剔除次生裂纹,得到标准化的墙板破坏模式,称为标准化的结构行为;③结构反应,本书中的结构反应是指各级荷载作用下砌体墙板相应测点的位移值。这样,就构成了知识发现的原始信息源,而且便于将相应的数据挖掘技术引入建筑结构人工智能实验分析环境。
  第3章给出了建筑结构人工智能实验分析环境中的两个数值模式:结构工作行为数值模式和结构构造状态数值模式。在探讨结构破坏模式的数据描述方法过程中,引入了广义墙板的概念,从而丰富了相似度概念的特有内涵,并给出了一种定量比较基础模型和新模型破坏模式的方法。在探讨结构构造状态数值模式的过程中,提出了结构构造状态数值模式的两种模型:适于四边简支墙板的细胞自动机模型和基于FEA的无量纲化模型。后者以基于有限元分析所得区域位移的无量纲化结果作为数值模式,丰富了建筑结构人工智能实验分析环境结构行为建模的物理意义。
  第4章介绍了建筑结构人工智能实验分析环境的两个匹配准则:类似区域匹配准则和结构工作行为匹配准则。本章重点研究了类似区域匹配准则。在类似区域匹配准则的基础上提出了3种加权的匹配准则,并对这3种匹配准则在建筑结构人工智能实验分析环境中的应用效果进行了比较,找出了结构构造条件不同时相应效果最佳的加权匹配准则。
  第5章针对细胞自动机模型中新模型的整体性质变异和局部性质及边界约束变异的建模方法进行了探讨,整体性质的变异可通过细胞自动机模型传递系数取值的变化来反映;建立了支持向量机模型,以此求得最优的传递系数取值范围,该范围一旦确定,则新模型的破坏模式即可通过建筑结构人工智能实验分析环境得到;进一步研究了如何通过细胞自动机模型边界条件初始值的变化来反映由于边界条件和较大区域范围内的结构性质所发生的变异。
  第6章建立起了3种基于墙板破坏模式预测其相应破坏荷载的神经网络模型,以及基于反向传播、径向基函数和递归注意力的神经网络模型,使得建筑结构人工智能实验分析环境具备预测破坏荷载的功能。
  第7章给出了一系列应用建筑结构人工智能实验分析环境预测结构行为的例子,并与相应实验数据进行对比,验证了建筑结构人工智能实验分析环境的有效性。
  感谢哈尔滨工业大学土木工程学院周广春教授十余年的悉心指导,没有周教授的指点就没有本书的出版。本书的研究成果受到北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目(项目编号:2014000020124G052)的资助,本书的出版还得到了北京建筑大学学术著作出版基金、城市地下空间与综合管廊研究中心(北京建筑大学)、北京未来城市设计高精尖创新中心和北京节能减排关键技术协同创新中心的大力支持。科学出版社为本书的出版付出了大量精力,在此一并表示衷心的感谢。
  本书提出的结构分析技术实现了直接从结构的实际工作行为/反应出发,预测新结构工作行为/反应,并且能够实现从现有实验数据挖掘出所蕴含的丰富知识,从而克服传统结构分析技术的固有缺陷,初步建立起将挖掘出的知识用于新结构行为/反应的预测的建筑结构人工智能实验分析环境。作者希望能抛砖引玉,引起各位专家学者的深入研究。
  由于学识和时间的限制,书中难免存在不足之处,恳请广大读者批评指正!

 
图书目录
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第1章  绪论 1
1.1  引言 1
1.2  应用现状 2
1.2.1  智能技术在国内土木工程领域的应用 3
1.2.2  智能技术在国外土木工程领域的应用 6
1.3  建筑结构人工智能实验分析环境的研究意义 11
第2章  建筑结构人工智能实验分析环境及其数据库与数据挖掘 13
2.1  建筑结构人工智能实验分析环境 13
2.1.1  建筑结构人工智能实验分析环境的概念 13
2.1.2  建筑结构人工智能实验分析环境的构成 14
2.2  建筑结构人工智能实验分析环境数据库 14
2.2.1  结构行为 15
2.2.2  标准化的结构行为 17
2.2.3  结构反应 18
2.3  知识发现方法 19
第3章  结构工作行为数值模式与结构构造状态数值模式 23
3.1  结构工作行为数值模式 23
3.1.1  结构工作行为数值模式概述 23
3.1.2  广义墙板矩阵及相似度 25
3.2  结构构造状态数值模式 30
3.2.1  细胞自动机模型 30
3.2.2  基于FEA的无量纲化模型 31
第4章  类似区域匹配准则与结构工作行为匹配准则 38
4.1  类似区域匹配准则1 38
4.1.1  数学表达 38
4.1.2  应用结果 39
4.1.3  结果分析 42
4.2  类似区域匹配准则2 44
4.2.1  数学表达 44
4.2.2  应用结果 45
4.2.3  结果分析 48
4.3  类似区域匹配准则3 50
4.3.1  数学表达 50
4.3.2  应用结果 50
4.3.3  结果分析 54
4.4  3种类似区域匹配准则的比较 55
4.5  结构工作行为匹配准则 56
第5章  建筑结构人工智能实验分析环境的变异性预测功能 57
5.1  建筑结构人工智能实验分析环境的变异性预测功能简介 57
5.2  不考虑结构边界变异的结构构造与工作行为变异性描述 58
5.2.1  相似度曲线 58
5.2.2  相似度曲线包络线的回归分析 63
5.2.3  包络线系数的支持向量机模型 68
5.3  考虑结构边界变异的结构工作行为变异性描述 71
5.3.1  结构边界变异现象 71
5.3.2  边界变异参数分析 71
第6章  建筑结构人工智能实验分析环境中的神经网络模型 78
6.1  BP神经网络模型 78
6.1.1  神经网络模型的输入与输出 78
6.1.2  BP神经网络模型的建立 79
6.1.3  BP神经网络模型的应用 81
6.1.4  BP神经网络模型应用的精度分析 84
6.2  RBF神经网络模型 87
6.2.1  RBF神经网络模型的建立 87
6.2.2  RBF神经网络模型的应用 89
6.2.3  RBF神经网络模型应用的精度分析 91
6.3  RA神经网络模型 94
6.3.1  RA神经网络模型的建立 94
6.3.2  RA神经网络模型的应用 94
6.3.3  RA神经网络模型应用的精度分析 97
第7章  建筑结构人工智能实验分析环境的应用 100
7.1  基于结构的标准化工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例1 100
7.2  基于结构的试验工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例2 102
7.3  基于结构的试验工作模式和FEA无量纲化构造状态模式的预测实例3 104
7.4  基于结构的试验工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例4 106
7.5  建筑结构人工智能实验分析环境预测实例讨论及与FEA结果对比 108
附录A  类似区域匹配准则1应用结果 110
附录B  类似区域匹配准则2应用结果 115
附录C  类似区域匹配准则3应用结果 120
参考文献 125

 
 
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