王燕华
- 作品数：43 被引量：140H指数：6
- 供职机构：东南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高等教育教改立项研究课题江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术文化科学天文地球更多>>
- 基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法，利用试验子结构的系统输入变量和恢复力观测值作为样本集在线训练卷积神经网络，进而得到更符合实际情况的数值子结构恢复力预测模型，代替数值子结构中与试验子结构相同或相...
- 王燕华吴刚王成侯士通
- 文献传递
- 基于SSD及剪枝神经网络的复杂环境下混凝土裂缝识别
- 2023年
- 为解决裂缝识别算法在复杂环境下性能不佳的问题,提出了一种基于单激发多框检测器(SSD)算法的改进方法.该方法通过调整原始SSD算法中不同分辨率先验框数量的组合,实现对存在噪声的裂缝图像的高精度裂缝识别.在真实场景和实验室中采集足够数量的裂缝图像并进行预处理,利用椒盐算法对裂缝数据集添加噪声模拟复杂环境中的裂缝图像.在识别裂缝数据集时,对改进方法与原始SSD算法进行对比分析.结果表明,原始SSD算法和改进方法识别裂缝的准确性均随噪声水平的增加而降低.在高密度下添加20%等级的椒盐噪声时,原始SSD算法识别裂缝的准确率仅为31.7%,而改进方法的准确率则高达93.0%.因此,改进方法具有较强的抗噪能力,可用于复杂环境下的裂缝识别.
- 王燕华何俊泽张明洲戴博闻徐浩然
- 关键词：抗噪性能病害检测
- 单向地震模拟振动台的设计被引量：2
- 2009年
- 为了深入了解自行组装模式下地震模拟振动台的性能,基于地震模拟振动台的组成及工作原理,提出了振动方向、驱动方式、台面尺寸及控制模式等方面振动台参数的设计与分析方法,阐述了系统的动态性能分析以及组成部件参数的优化过程.东南大学自行组装的振动台系统参数设定为单水平向,电液伺服驱动,钢焊结构台面,台面尺寸6m×4m,最大承载模型重30t,最大加速度1.5g,最大速度600cm/s,最大行程±250mm,最大激振力±1 000kN,频率范围0.1~50Hz。在空荷载和钢架模型荷载情况下,利用EL-Centro地震波、Taft地震和Kobe地震波在压缩比为1∶1,1∶2,1∶3,1∶4的情况下进行地震模拟试验,波形相干系数均大于0.75.试验结果表明,这种组装振动台的波形失真小,动态性能稳定,可以满足大部分抗震试验的需要.
- 王燕华程文瀼陈忠范陆飞
- 关键词：地震模拟振动台电液伺服系统
- 地震作用下钢-FRP复合配筋混凝土柱试验研究（英文）被引量：1
- 2016年
- 为了研究复合配筋混凝土柱的动力响应性能特征,进行了等初始刚度的普通钢筋混凝土(RC)柱、钢-连续纤维(FRP)复合筋(SFCB)混凝土柱和混杂配筋混凝土柱(钢筋/FRP筋,C-H)振动台试验.研究结果表明,不同配筋混凝土柱的加速度峰值响应差别不大;RC柱在柱台输入波峰值加速度达到100 cm/s^2之后,塑性铰区钢筋塑性应变快速发展,且有较大震后残余应变;SFCB柱在纵筋峰值应变达到0.015时,相应残余应变依然在5×10-4以下;C-H柱具有和SFCB柱类似的残余应变较小的优势.总体而言,在普通环境下混杂配筋柱可以实现较小的震后残余应变,而SFCB混凝土柱具有较高的震后可修复性(较小残余位移)的同时,可以在海洋等恶劣环境下具有高耐久性.
- 孙泽阳吴刚王燕华吴智深
- 关键词：混凝土柱振动台试验峰值加速度
- 一种单向振动台试验结构模型位移测量方法
- 本发明公开了一种单向振动台试验结构模型位移测量方法，包括：标记点安装、图像采集、图像处理、标记点坐标求解、位移解算。本发明利用工业相机进行图像的采集，采用基于python语言编写的程序进行数字图像的处理，利用图像处理技术...
- 王燕华王成冯岩
- 应用于新型耗能节点的简化三折线恢复力模型
- 本发明提供一种应用于新型耗能节点的简化三折线恢复力模型，包括以下步骤：确定节点的耗能板的参数；根据节点的构造和得到的特征值参数，计算节点的弹性刚度和弹性极限转角；根据回归分析结果输入拐点转角与弹性极限转角的系数关系，从而...
- 王燕华冯岩黄子睿黄东升
- 文献传递
- 一种单向振动台试验结构模型位移测量方法
- 本发明公开了一种单向振动台试验结构模型位移测量方法，包括：标记点安装、图像采集、图像处理、标记点坐标求解、位移解算。本发明利用工业相机进行图像的采集，采用基于python语言编写的程序进行数字图像的处理，利用图像处理技术...
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- 文献传递
- 基于在线AdaBoost回归树算法的混合试验恢复力预测方法
- 2020年
- 为了解决模型更新混合试验中BP神经网络算法泛化能力较差的问题,引入了一种新方法——AdaBoost回归树算法作为混合试验中的模型更新算法.在学习阶段,选择回归树作为弱回归模型进行训练,然后将多个弱回归模型集成为一个强回归模型,最后对训练结果进行表决输出.利用在线AdaBoost回归树算法和BP神经网络算法作为模型更新算法,对一个二自由度非线性结构进行了数值模拟.结果表明,在线AdaBoost回归树算法的预测精度比神经网络高48.3%,证实了AdaBoost回归树算法比BP神经网络算法具有更好的泛化能力,并且有效消除了权重初始化的影响,提高了混合试验中恢复力的预测精度.
- 王燕华吕静吴京王成
- 关键词：泛化能力
- 江南大酒店平移工程的静态和动态实时监测被引量：18
- 2001年
- 为确保房屋整体平移时的结构安全与移动平稳 ,对其平移过程进行实时监测十分重要。在江南大酒店整体平移过程中 ,对房屋的结构、托架、地基和轨道梁的应力应变及房屋平移时加速度等进行了静态和动态监测 ,其结论不但使平移工程得以成功的完成 。
- 吴二军黄镇李爱群卫龙武郭彤丁幼亮卞朝东王燕华王彦文
- 关键词：房屋平移实时监测动态监测
- 基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法，利用试验子结构的系统输入变量和恢复力观测值作为样本集在线训练卷积神经网络，进而得到更符合实际情况的数值子结构恢复力预测模型，代替数值子结构中与试验子结构相同或相...
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