基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测.pdf

《基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测》这篇论文主要探讨了如何利用神经网络技术来预测层状周期结构的能量传输谱。层状周期结构，例如周期分布的桩基础、多跨连续梁桥和高层建筑，具有独特的频率衰减域特性，能够对弹性波产生抑制或阻止的效果。这种特性主要源于布拉格散射和局域共振现象。 论文提出了通过构建深层反向传播（BP）神经网络来实现层状周期结构能量传输谱的精确预测。 BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。在研究中，他们考虑了三种情况：几何参数单独变化、物理参数单独变化以及两者同时变化，以此全面评估和预测结构的性能。 论文对比了深层BP神经网络与径向基函数（RBF）神经网络的预测效果。RBF神经网络因其快速收敛和良好的全局拟合能力而常被用于数据建模。实验结果显示，所提出的深层BP神经网络方法在预测层状周期结构的能量传输谱上具有较高的准确性，验证了其有效性。 深度学习，作为神经网络的一个分支，近年来在诸如情感分析、自动驾驶和语音识别等多个领域展现出强大的应用潜力。在光子晶体和超材料的研究中，神经网络也被用来预测和设计，取得了显著成果。论文引用了相关研究，如使用多层感知器和极限学习机预测光子晶体的能带曲线，以及利用深度学习模型实现光子晶体的反向设计。 此外，文献还提到，对于弹性波（如声波）的控制，已有研究利用自动编码器进行了基于能带理论的层状周期结构的反向设计。这表明，神经网络在解决周期结构的减振隔震问题上具有很大的潜力。 这篇论文展示了神经网络在层状周期结构能量传输谱预测中的优越性，为周期结构的设计和优化提供了新的工具和思路，进一步推动了在地震工程、建筑结构和声学领域的科技进步。