基于神经网络的结构模型修正+文献综述
神经网络作为结构模型修正的一种方法，以其独特的运算方式受到人们广泛的关注。本文详细介绍了神经网络的数学原理及工作机制，并运用神经网络修正了一个5层钢架结构简化模型，以此模型为算例，通过8种工况的比对，分析神经网络对模型修正的情况。28919
海洋平台是海上重要的构筑物,本文利用ANSYS建模，使用神经网络对其修正，最终得出了理想的修正结果，说明了本文对该结构修正成功，也再次印证了神经网络模型修正技术的可行性。
毕业论文关键词： ANSYS模型；模型修正；神经网络
Title Updating structural model based on neural network
Abstract
As technology advances, people have become increasingly demanding engineering structures, an accurate model of engineering structure design, testing and maintenance is of great significance, so the model updating techniques have emerged.
Neural networks as a way to revise the structure of the model, with its unique operation mode by widespread concern. This paper describes the principle and mechanism of mathematics neural network and neural network fixed a five-layer steel structure simplified model, this model for the study, eight kinds of working conditions by comparison, analysis neural network model updating situation.
Offshore is an important maritime structures, we use ANSYS modeling, using a neural network to its amendments and ultimately come to the ideal model updating result, this article describes the success of the model updating, once again confirms the neural network model updating feasibility.
Keywords： ANSYS model; Model updating; Neural network
目 次
1 绪论 3
1.1 研究背景 3
1.2 模型修正技术概述 3
1.3 国内外研究现状 3
1.4 本文的主要工作 4
2 神经网络理论与算法 5
2.1 神经网络的理论基础 5
2.2神经网络的数学原理 5
3 BP神经网络模型修正算例 11
3.1 待修正模型 11
3.2 BP神经网络的建立 11
3.3 修正模型 13
3.4 修正结果数据分析 15
4 神经网络修正ANSYS模型 16
4.1 引言 16
4.2 模型的建立 16
4.3 划分网络并求解 17
4.4 数据的建立 20
4.5 建立神经网络修正模型 23
结论 28
参考文献 29
致谢 31
1 绪论
1.1 研究背景
有限单元法自上世纪中叶起至今在结构工程分析领域中已得到蓬勃的发展。建筑、机械、航空航天、船舶、车辆、水利、材料等领域在计算分析模型时都会采用有限单元法。随着计算机技术及应用的迅速发展，有限单元法与之结合派生出各种结构分析的软件。由最初的用于航空科研的专业软件逐渐发展成多种类适应各行业的商用软件，如ANSYS、ABAQUS、I-DEAS等，他们各有专长与局限，合理地使用可以分析许多前人无法分析的复杂工程和产品的力学性能。但有限元法对实际问题的建模存在着一些误差，如把一个整体假想成微小的个体的组成，虽然这个误差是可以通过提高单元离散化程度得到有效的降低，这种方法本身还是会存在误差，又如实际工程中工艺上的问题会导致实际结构与理论模型存在误差，再如实际结构随着使用年限的增加其各项力学性能必然发生变化，当这些变化过大时，就必须要对模型进行修正，于是模型修正技术应运而生。
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