跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.59) 您好!臺灣時間:2025/10/15 01:39
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:李韻舟
研究生(外文):Yun-Chou Lee
論文名稱:類神經網路於顫振導數之識別與預測
論文名稱(外文):Identification and prediction of flutter derivatives using artificial neural network
指導教授:王寶璽陳振華陳振華引用關係
指導教授(外文):Pao-Hsii WangPao-Hsii Wang
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:土木工程研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:249
中文關鍵詞:類神經網路顫振導數風洞實驗
外文關鍵詞:artificial neural networkflutter derivativeswind tunnel test
相關次數:
  • 被引用被引用:5
  • 點閱點閱:204
  • 評分評分:
  • 下載下載:23
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
橋梁在跨距長的情況下容易遭受風力之影響,因此在設計橋梁時,如何決定斷面寬深比是需要考量的因素,為了探求斷面寬深比對於氣動力之效應而進行風洞實驗(Wind Tunnel Test)。顫振導數(Flutter Derivatives)是影響氣動力穩定性最重要之參數,而本文採用類神經網路識別法(IDNN),是在類神經網路訓練後而獲得權值,權值即代表結構反應特性,最後建立出識別模式而求得氣動力顫振導數值。在類神經網路識別時,考慮各個平板斷面模型,並且分別在平滑流場(Smooth Flow)與紊流場(Turbulence Flow)兩種流況下,經由風洞實驗在各風速時獲得垂直向和扭轉向之位移歷時反應,即為識別所採用之資料。
由於要經由風洞實驗以獲得輸入資料後才可使用識別法,因此本文為了不藉由實驗過程而要獲得某一平板斷面模型之顫振導數值,所以應用類神經網路(Artificial Neural Network),在各種平板斷面模型之無因次風速作為網路訓練資料,訓練完成時,此時網路已具有結構之特性,最後進行預測時輸入未知平板斷面模型資料,而得到顫振導數值。本文結果發現,利用類神經網路識別法以及類神經網路預測求得顫振導數值是為一種可行性高之方法。
This investigation develops an artificial neural <a href="http://www.ntsearch.com/search.php?q=network&v=56">network</a> (ANN) algorithm to identify aeroelastic parameters of cable-supported bridge section models in smooth flow and turbulent flow in a wind tunnel <a href="http://www.ntsearch.com/search.php?q=test&v=56">test</a>. The ANN approach method uses observed dynamic responses to train a back-propagation (BP) neural <a href="http://www.ntsearch.com/search.php?q=network&v=56">network</a> frame. The characteristic parameters of the section model for various wind velocities are estimated using weight matrices in the neural <a href="http://www.ntsearch.com/search.php?q=network&v=56">network</a>. The eight flutter derivatives can then be determined precisely. The procedure can be applied to process experimental data obtained from wind tunnel tests involving flat plate section models given various width/depth (B/D) ratios. Finally, the flutter characteristics of various bluff bodies are examined, as they are very sensitive to geometry and structural dynamics.
目 錄

中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VIII
圖目錄 X

第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究目的 1
1.3 本文架構 2

第二章 文獻回顧 3
2.1 前言 3
2.2 顫振導數 3
2.3 類神經網路 7
2.3.1 類神經網路發展之歷史 8
2.3.2 類神經網路之特性 11
2.3.3 類神經網路之分類 11
2.3.4 倒傳遞網路 13

第三章 風洞實驗 19
3.1 前言 19
3.2 風洞實驗介紹 19
3.2.1 實驗儀器介紹 19
3.2.1.1 雷射測距儀 19
3.2.1.2 壓力轉換器 20
3.2.1.3 皮托管 20
3.2.2 斷面模型製作 21
3.2.3 流場配置 21
3.2.3.1 平滑流場 21
3.2.3.2 紊流場 21
3.3 風洞實驗流程 22

第四章 類神經網路識別與分析結果 23
4.1 前言 23
4.2 橋梁空氣動力理論 23
4.3 類神經網路識別 25
4.4網路步距設定 28
4.4.1平滑流場下之步距測試結果 28
4.4.2紊流場紊流強度5%下之步距測試結果 28
4.4.3紊流場紊流強度9.6%下之步距測試結果 29
4.4.4各個流場之結果比較 29
4.4.5平滑流場下之ANN和MITD分析結果比較 29
4.5 分析結果 29
4.5.1 平滑流場下之顫振導數(ANN) 30
4.5.2 平滑流場與紊流場下之顫振導數(ANN) 32
4.5.3 平滑流場下各斷面的垂直向與扭轉向性質(ANN) 34
4.5.4 平滑流場與紊流場下各斷面的垂直向與扭轉向性質(ANN) 35
4.5.5 平滑流場下之顫振導數(MITD) 36
4.5.6 平滑流場下各斷面的垂直向與扭轉向性質(MITD) 37
4.5.7 平滑流場與紊流場下各斷面的垂直向與扭轉向性質(MITD) 38
4.5.8 ANN與MITD分析方法之顫振導數比較 39
4.6 結論 40

第五章 顫振導數之預測方法 42
5.1 前言 42
5.2 類神經網路架構 42
5.3 網路參數設定 43
5.4 預測結果 46
5.5 結論 47

第六章 預測方法之應用 48
6.1 前言 48
6.2 抖振反應之網路架構 48
6.3 抖振反應之參數設定 49
6.4 抖振反應之預測結果 50
6.5 纜索之網路架構 50
6.6 纜索之參數設定 51
6.7 纜索之預測結果 51
6.8 結論 52

第七章 結論與展望 53
7.1 結論 53
7.2 展望 55

參考文獻 56
作者簡歷 249


表 目 錄

頁次
表3.1 平滑流之各斷面性質 62
表3.2 紊流之各斷面性質(5%) 62
表3.3 紊流之各斷面性質(9.6%) 63
表4.1 顫振導數代表之物理意義 64
表4.2 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=5 65
表4.3 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=8 65
表4.4 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=10 66
表4.5 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=12.5 66
表4.6 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=15 67
表4.7 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=20 67
表4.8 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=8 68
表4.9 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=12.5 68
表4.10 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=20 69
表4.11 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=8 69
表4.12 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=12.5 70
表4.13 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(ANN):B/D=20 70
表4.14 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=5 71
表4.15 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=8 71
表4.16 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=10 72
表4.17 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=12.5 72
表4.18 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=15 73
表4.19 平滑流場之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=20 73
表4.20 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=8 74
表4.21 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=12.5 74
表4.22 紊流場紊流強度5%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=20 75
表4.23 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=8 75
表4.24 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=12.5 76
表4.25 紊流場紊流強度9.6%之斷面垂直向與扭轉向性質(MITD):B/D=20 76


圖 目 錄

頁次
圖2.1 前向式架構 77
圖2.2 回饋式架構 77
圖2.3 倒傳遞網路架構 78
圖2.4 轉換函數之形式 79
圖2.5 倒傳遞網路演算法之流程圖 80
圖3.1 淡江大學風洞實驗配置圖 81
圖3.2 各斷面模型幾何形狀圖 82
圖3.3 斷面模型於風洞實驗室之架設圖 83
圖3.4 方格型柵板圖 83
圖4.1 類神經網路架構 84
圖4.2 B/D=5平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 85
圖4.3 B/D=5平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 87
圖4.4 B/D=8平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 89
圖4.5 B/D=8平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 91
圖4.6 B/D=10平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 93
圖4.7 B/D=10平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 95
圖4.8 B/D=12.5平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 97
圖4.9 B/D=12.5平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 99
圖4.10 B/D=15平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 101
圖4.11 B/D=15平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 103
圖4.12 B/D=20平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 105
圖4.13 B/D=20平滑流場下之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 107
圖4.14 B/D=8紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 109
圖4.15 B/D=8紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 111
圖4.16 B/D=12.5紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 113
圖4.17 B/D=12.5紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 115
圖4.18 B/D=20紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 117
圖4.19 B/D=20紊流場紊流強度5%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 119
圖4.20 B/D=8紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 121
圖4.21 B/D=8紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 123
圖4.22 B/D=12.5紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 125
圖4.23 B/D=12.5紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 127
圖4.24 B/D=20紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 129
圖4.25 B/D=20紊流場紊流強度9.6%之顫振導數收斂情形:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 131
圖4.26 B/D=8平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 133
圖4.27 B/D=8平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 135
圖4.28 B/D=12.5平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 137
圖4.29 B/D=12.5平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 139
圖4.30 B/D=20平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 141
圖4.31 B/D=20平滑流場與紊流場紊流強度5%、9.6%之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 143
圖4.32 B/D=5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 145
圖4.33 B/D=5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 147
圖4.34 B/D=8平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 149
圖4.35 B/D=8平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 151
圖4.36 B/D=10平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 153
圖4.37 B/D=10平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 155
圖4.38 B/D=12.5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 157
圖4.39 B/D=12.5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 159
圖4.40 B/D=15平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 161
圖4.41 B/D=15平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 163
圖4.42 B/D=20平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 165
圖4.43 B/D=20平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 167
圖4.44 考慮平滑流場之各平板斷面模型顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 169
圖4.45 考慮平滑流場之各平板斷面模型顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 171
圖4.46 B/D=8紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 173
圖4.47 B/D=8紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 175
圖4.48 B/D=12.5紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 177
圖4.49 B/D=12.5紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 179
圖4.50 B/D=20紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 181
圖4.51 B/D=20紊流場紊流強度5%、9.6%與平滑流場之顫振導數(ANN):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 183
圖4.52 考慮平滑流場之各平板斷面模型顫振導數(MITD):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 185
圖4.53 考慮平滑流場之各平板斷面模型顫振導數(MITD):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 187
圖4.54 B/D=5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 189
圖4.55 B/D=5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 191
圖4.56 B/D=8平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 193
圖4.57 B/D=8平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 195
圖4.58 B/D=10平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 197
圖4.59 B/D=10平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 199
圖4.60 B/D=12.5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 201
圖4.61 B/D=12.5平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 203
圖4.62 B/D=15平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 205
圖4.63 B/D=15平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 207
圖4.64 B/D=20平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 209
圖4.65 B/D=20平滑流場下ANN與MITD分析之顫振導數比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 211
圖5.1 各平板斷面模型之顫振導數(Matsumoto):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 213
圖5.2 各平板斷面模型之顫振導數(Matsumoto):
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 215
圖5.3 B/D=8推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 217
圖5.4 B/D=8推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 219
圖5.5 B/D=15推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 221
圖5.6 B/D=15推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 223
圖5.7 B/D=12.5推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 225
圖5.8 B/D=12.5推論輸出值與目標輸出值之比較:
(a) ;(b) ;(c) ;(d) 227
圖6.1 貓羅溪橋斷面幾何模型示意圖 229
圖6.2 在各風速下之抖振反應(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 230
圖6.3 在各風速下之抖振反應(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 231
圖6.4 在各風速下之抖振反應(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 232
圖6.5 在各風速下之抖振反應(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 233
圖6.6 在風速35 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 234
圖6.7 在風速35 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 235
圖6.8 在風速65 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 236
圖6.9 在風速65 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 237
圖6.10 在風速20 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 238
圖6.11 在風速20 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 239
圖6.12 在風速30 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 240
圖6.13 在風速30 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 241
圖6.14 在風速45 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 242
圖6.15 在風速45 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 243
圖6.16 在風速60 之推論輸出值與目標輸出值比較(西向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 244
圖6.17 在風速60 之推論輸出值與目標輸出值比較(東向橋面板):
(a)拖曳向;(b)垂直向;(c)扭轉向 245
圖6.18 貓羅溪斜張橋纜索編號示意圖 246
圖6.19各風速下各纜索破壞時所產生之垂直向抖振反應:
(a)風速10 ;(b)風速20 ;(c)風速30 247
圖6.20風速20 時各纜索之推論輸出值與目標輸出值之比較 248
圖6.21風速25 時各纜索之推論輸出值與目標輸出值之比較 248
參考文獻

Agar, T. T. A., “Aerodynamic flutter analysis of suspension bridges by a modal technique,” Eng. Struct, 11, 75-82 (1989).
Arslan, A., Ince, R., “Neural network-based design of edge-supported reinforced concrete slabs,” Structural Engineering Review, 8(4), 329-335 (1996).
Barai, S. V., Pandey, P. C., ”Time-delay neural networks in damage detection of railway bridges,” Advances in Engineering Software, 28, 1-10 (1997).
Boonyapinyo, V., Miyata, T., and Yamada, H., “Adanced aerodynamic analysis of suspension bridges by state-space approach,” J. Struct. Eng, ASCE, 125(12), 1357-1366 (1999).
Cao, X., Sugiyama, Y., and Mitsui, Y., “Application of artificial neural networks to load identification,” Computers and Structures, 69, 63-78 (1998).
Chen, A., He, X., and Xiang, H., “Identification of 18 flutter derivatives of bridge decks,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 90, 2007-2002 (2002).
Chen, C. H., “Determination of flutter derivatives via a neural network approach,” Journal of Sound Vibration, 263, 797-813 (2003).
Chen, Z. Q., “The three dimensional analysis and behaviors investigation on the critical flutter state of bridges,” Proceedings of the Symposium on cable-stayed bridges, Shanghai, China, (1994).
Dash, P. K., Liew, A. C., and Rahman, S. “Peak load forecasting using a fuzzy neural network,” Electric Power System Rearch, 32, 19-23 (1995).
Ding, Q., Chen, A., and Xiang, H., “Coupled flutter analysis of long-span bridges by multimode and full-order approaches,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 90, 1981-1993 (2002).
Dung, N. N., Miyata, T., and Yamada, H., “Flutter responses in long span bridges with wind induced displacement by the mode tracing method,” J. Wind. Eng. Ind. Aerodyn, 78&79, 367-379 (1998).
Ge, Y. J., Tanaka, H., “Aerodynamic flutter analysis of cable-supported bridges by multi-mode and full-mode approaches,” J. Wind. Eng. Ind. Aerodyn, 86, 123-153 (2000).
Gu, M., Zhang, R., and Xiang, H., “Identification of flutter derivatives of bridge decks,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 84, 151-162 (2000).
Gu, M., Zhang, R., and Xiang, H., “Parametric study on flutter derivatives of bridge decks,” Engineering Structures, 23, 1607-1613 (2001).
Hadi, M. N. S., “Neural networks applications in concrete structures,” Computers and Structures, 81, 373-381 (2003).
Hong, N. K., Chang, S. P., and Lee, S. C., “Development of ANN-based preliminary structural design systems for cable-stayed bridges,” Advances in Engineering Software, 33, 85-96 (2002).
Huang, C. S., “A study on techniques for analyzing ambient vibration measurement (II)?time series methods,” Report No. NCREE-99-018, National Center for Research on Earthquake Engineering, ROC (1999).
Huang, C. S., “Structural identification from ambient vibration measurement using the multivariate AR model,” Journal of Sound Vibration, 241(3), 337-359 (2001).
Iwamoto, M., Fujino, Y., “Identification of flutter derivatives of bridge deck from free vibration data,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 54/55, 55-63 (1995).
Jakobsen, J. B., Hansen, E., “Determination of the aerodynamic derivatives by a system identification method,” J. Wind. Eng. Indust. Aerodyn, 57, 295-305 (1995).
Jain, A., Jones, N. P., and Scanlan, R. H., “Coupled flutter and buffeting analysis of long-span bridges,” J. Struct. Eng, ASCE, 122(7), 716-725 (1996).
Jones, N. P., Sigh, L., Scanlan, R. H., and Lorendeaux, O., “A force balance for measurement of 3-D aeroelastic parameters,” Proc. Structures. Congress, ASCE, (1995).
Karlik, B., Ozkaya, E., Aydin, S., and Pakdemirli, M., “Vibrations of a beam-mass systems using artificial neural networks,” Computers and Structures 69, 339-347 (1998).
Li, Y., Liao, H., and Qiang, S., “Weighting ensemble least-square method for flutter derivatives of bridge decks,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 91, 713-721 (2003).
Matsumoto, M., Kobayashi, Y., and Shirato, H., “The influence of aerodynamic derivatives on flutter,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 60, 277-239 (1996).
Matsumoto, M., Taniwaki, Y., and Shijo, R., “Frequency characteristics in various flutter instabilities of bridge girders,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 90, 1973-1980 (2002).
Miyata, T., Yamada, H., “On a application of the direct flutter FEM analysis for long-span bridges,” Proceedings of the Ninth International Conference on Wind Engineering, New Delhi, India, 1033-1041 (1995).
Namini, A., Albrecht, P., “Finite element-based flutter analysis of cable-suspended bridges,” J. Struct. Eng, ASCE, 118(6), 1509-1526 (1992).
Poulsen, H. K., Damsgaard, A., and Reinhold, T. A., “Determination of flutter derivatives for the Great Belt Bridge,” J. Wind. Eng. Endust. Aerodyn, 41-44, 153-164 (1992).
Rafiq, M. Y., Bugmann, G., and Easterbrook, D. J., “Neural network design for engineering applications,” Computers and Structures 79, 1541-1552 (2001).
Sarkar, P. P., Scanlan, R. H., ”Identification of aeroelastic parameters of flexible bridges,” J. Eng. Mech, ASCE, 120(8), 1718-1741 (1994).
Sato, H., Kusuhara, S., Ogi, K., and Matsufuji, H., “Aerodynamic characteristics of super long-span bridges with slotted box girder,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 88, 297-306 (2000).
Scanlan, R. H., Lin, W. H., “Turbulence on bridge flutter derivatives,” J. Eng. Mech, ASCE, 104(4), 719-33 (1978).
Scanlan, R. H., Tomko, J. J., ”Airfoil and bridge deck flutter derivatives,” J. Eng. Mech. Div, ASCE, 97(6), 1717-1737 (1971).
Scanlan, R. H., “Motion of suspended bridge spans under gusty wind,” J. Structural. Div, ASCE, 103(9), 1867-1883 (1977).
Scanlan, R. H., Jones, N. P., “Aeroelastic analysis of cable-stayed bridges,” J. Str. Eng, ASCE, 116, 279 (1990).
Scanlan, R. H., “Problematic in formulation of wind-force model for bridge decks,” J. Struct. Eng, ASCE, 119(7), 1143-1446 (1993).
Shinozuka, M., “Identification of linear structure dynamic system,” J. Eng. Mech, ASCE, 108(6), 1370-1390 (1982).
Singh, L., Jones, N. P., Scanlan, R. H., and Lorendeaux, O., “Identification of lateral flutter derivatives of bridge decks,” Journal of Wind Engineering and industrial Aerodynamics, 60, 81-89 (1996).
Xie, J., Xiang, H., “State-space method for 3-D flutter analysis of bridge structures,” Proceedings of the Asia Pacific Symposium on Wind Engineering, India, 269-276(1985).
Yamada, H., Ichikawa, H., “Measurement of aerodynamic parameters by extended Kalman Filter algorithm,” J. Wind. Eng. Indust. Aerodyn, 42, 1255-63 (1992).
Yang, Y., Xu, X., and Zhang, W., “Design neural networks based fuzzy logic,” Fuzzy Sets and Systems, 114, 325-328 (2000).
Zasso, A., Cigada, A., and Negri, S., “Flutter derivatives identification through full bridge aerodynamic model transfer function analysis,” J. Wind. Eng. Indust. Aerodyn, 60, 17-33 (1996).
沈政、林庶之,腦模擬與神經計算機,初版,五南圖書出版有限公司,台北市,中華民國八十五年五月。
呂顏龍,「大跨度橋樑受風載重之非線性分析-時間序列模擬」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,鄭啟明教授、林堉溢教授指導(1999)。
林堉溢、陳振華,「不同平板斷面模型氣彈參數研究」,中華民國第二十七屆全國力學會議,台南(2003)。
周鵬程,類神經網路入門,初版,全華科技圖書股份有限公司,台北市,中華民國九十一年九月。
胡玉城,暢談類神經網路,初版,倚天資訊股份有限公司,台北縣泰山鄉,中華民國八十一年一月。
梁惠婷,「橋梁風力之壓力量測」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,林堉溢教授指導(2002)。
傅心家,神經網路導論,初版,定碁科技股份有限公司,台北市,1991年6月。
斯華齡,電腦人腦化 神經網路-第六代計算機,初版,松崗電腦圖書資料股份有限公司,台北市,1993年8月。
黃靖祺,「平板斷面橋樑受風之壓力量測」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,林堉溢教授指導(2003)。
葉怡成,類神經網路模式應用與實作,八版,儒林圖書有限公司,台北市,2003年3月。
葉怡成,應用類神經網路,三版,儒林圖書有限公司,台北市,2002年6月。
張哲維,「類神經網路於有限元素模式修正之應用」,中原大學土木工程研究所碩士論文,陳振華教授指導(2001)。
張維哲,人工神經網路,初版,全欣資訊圖書股份有限公司,台北市,中華民國八十一年十月。
蔡瑞煌,類神經網路概論,初版,三民書局股份有限公司,台北市,中華民國八十四年一月。
盧炳勳、曹登發,類神經網路理論與實用,初版,全華科技圖書股份有限公司,台北市,中華民國八十一年三月。
鍾維泰,「不同平板斷面對長跨徑橋梁氣動力行為探討」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,林堉溢教授指導(2003)。
藍倉連,「斷面寬深比對長跨徑橋梁顫振與抖振之影響」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,林堉溢教授指導(2001)。
蘇信華,「類神經網路於模態識別之應用」,中原大學土木工程研究所碩士論文,陳振華教授指導(2001)。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊