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基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法

李守巨  刘迎曦  何翔  周圆π  
【摘要】:根据观测的爆破振动响应数据和有限元正演振动分析数据,建立了基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法。采用Levenberg-Marquardt优化方法修正网络的权值和阈值,大大提高了神经网络的收敛速度。研究了观测噪音对爆炸荷载参数识别结果的影响。数值计算结果表明,所建立的基于人工神经网络的爆炸冲击荷载参数识别方法具有良好的鲁棒性和抗观测噪声能力。

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