简介：针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。
简介：本文基于可信概率水准的破坏性强震作用，针对小湾高拱坝进行了考虑坝体材料非线性的拱坝地震反应分析。在分析模型中，同时考虑了无约束域地震能量辐射效应和近域地基材料非均匀性的影响。为了实现非线性条件下的静、动力组合分析，利用显式有限元结合修正的黏弹性人工边界的开放系统时域静、动力统一分析方法进行了求解，对在自重作用下的初始静力解计算采用了动力松弛技术。
基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别
考虑坝体材料非线性的混凝土拱坝地震反应分析
