基于前馈神经网络的隐框玻璃幕墙结构胶损伤状态分析  

作　　者：解恒辉 曲京儒 屈招政 孟明卓 张珑 

机构地区：[1]山东建筑大学,山东济南250101 [2]山东山科数字经济研究院有限公司,山东济南250101 [3]济南市建材协会,山东济南250001

出　　处：《安徽建筑》2024年第10期40-42,共3页Anhui Architecture

基　　金：山东省自然科学基金(面上项目):基于振动响应的隐框玻璃幕墙结构胶损伤识别研究(ZR2022ME186)。

摘　　要：针对现今隐框玻璃幕墙结构胶损伤监测困难的问题,文章引入前馈神经网络算法(Feedforward Neural Network, FNN),通过激励不同损伤的幕墙玻璃面板,获取大量面板频域信号作为模型数据集,进行训练。结果显示,模型在第3轮收敛,均方误差(Mean square error,MSE)为0.010211;误差集中在0附近,呈现正态分布;所有数据拟合相关性均大于0.99。该方法大大提高了工作效率,为后续在线监测幕墙安全状态提供了新方法。

关 键 词：隐框玻璃幕墙 结构胶损伤 前馈神经网络 频域信号 

分 类 号：TU767[建筑科学—建筑技术科学]