湖南省自然科学基金,机械部专项基金
结构边界条件识别和损伤诊断，对于实验室条件下研究结构的动力特性具有重要的实用价值，本文提出了以子网为基础的分区组合式神经网络模型，并以钢筋混凝土梁在静力作用下的挠度作为特征参数，实现了结构的边界条件识别和损伤诊断。
Structural boundary conditions recognition and damage diagnosis are of important practical value for the studies of strutural dynamic properties in laboratory. This paper presents a kind of partition combination neural networ
郭国会 易伟建.基于神经网络的结构边界条件识别和损伤诊断[J].湖南大学学报：自然科学版,1998,25(1):
