文献类型：专利

中文题名：基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法

作者：马成荣[1];黄曼[1];陈洁[1];罗战友[1];杜时贵[1];邹宝平[1];洪陈杰[1];

机构：[1]绍兴文理学院;

专利类型：发明专利

申请号：CN201910582778.0

申请日：20190701

申请人地址：312000浙江省绍兴市越城区环城西路508号

公开日：20191115

代理人：王利强

代理机构：33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司

语种：中文

中文关键词：结构面;点云数据;权值和;抗剪;三维激光扫描仪;神经元;形貌特征参数;初始化处理;模型构建;强度预测;全局误差;三维表面;神经网络;实际输出;输入样本;随机选取;输出;统计分析;输出层;期望;比对;构建;编程;重复

中文摘要：一种基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法，包括如下步骤：(1)用三维激光扫描仪提取结构面初始形态的点云数据，通过MATLAB软件对点云数据进行统计分析，获得三维表面的各种形貌特征参数信息；(2)基于MATLAB编程构建BP神经网络；(3)BP神经网络训练，随机选取每个连接权值和阈值，初始化处理步骤(1)中得到的A₀、σ_t以及σ_n组成的输入样本数据；将BP神经网络实际输出的剪切强度值τ与期望输出值比对，得到输出层的各单元一般化误差；对比实际和期望输出以调整各层神经元的连接权值和阈值，再进行重复训练，直至神经网络的全局误差E小于设定值。本发明准确的估计结构面抗剪强度。