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  綜上，本文旨在解決基于經(jīng)驗(yàn)的橋梁模板定性規(guī)律的數(shù)學(xué)表征和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(KGNN)訓(xùn)練兩個(gè)問題。為此，本文首先建立了包含761組橋梁模板擬靜力試驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫;然后，總結(jié)了橋梁模板力學(xué)特性的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律，并提出了數(shù)學(xué)表征方法;最后，建立了經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，經(jīng)過驗(yàn)證，該模型可以快速、準(zhǔn)確評(píng)估橋梁模板力學(xué)特性。本研究將強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)方法的理論基礎(chǔ)，為促進(jìn)數(shù)物融合方法在土木工程領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型主要由輸入層、隱含層和輸出層組成，每層包含多個(gè)與相鄰層連接的神經(jīng)元，通過網(wǎng)絡(luò)連接和I值建立輸入與輸出的映射關(guān)系A(chǔ)NN的學(xué)習(xí)過程是根據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)則(如最速下降法)對(duì)模型輸出與實(shí)際值之間的誤差進(jìn)行分析，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)各層之間連接權(quán)重和I值，從而使網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)(如誤差平方和)最小的過程因此，ANN算法可能訓(xùn)練出多個(gè)分析效果相似的模型。此外，純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ANN無法甄別數(shù)據(jù)中存在的誤差，而且在訓(xùn)練樣本誤差存在不均勻分布的情況下可能致使訓(xùn)練模型過擬合。因此，純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ANN模型的性能并不是衡量墩柱性能分析模型有效性的唯一標(biāo)準(zhǔn)，還需要引入領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督ANN練過程。
  根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)和訓(xùn)練過程，領(lǐng)域知識(shí)可以通過5種方式與其融合:1)基于領(lǐng)域知識(shí)的模型預(yù)訓(xùn)練、初始化或正則化;2)明確部分或全部節(jié)點(diǎn)之間的物理或經(jīng)驗(yàn)關(guān)系;3)根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)限制搜索策略或連接權(quán)重范圍;4)將領(lǐng)域知識(shí)融入損失函數(shù);5)將理論或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ腿谌階NN輸入層和輸出層。以上方法均需明確領(lǐng)域知識(shí)的數(shù)學(xué)表征，然而，由于鋼筋和混凝土材料性能的復(fù)雜性，許多橋梁模板特征對(duì)其力學(xué)性能的經(jīng)驗(yàn)影響規(guī)律是定性的，難以直接用數(shù)學(xué)公式定量表征。例如:橋梁模板承載力隨縱筋配筋率的增大而增大，但具體數(shù)學(xué)表征公式往往基于根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)作出的假設(shè)，存在一定的主觀性偏差，無法直接嵌入ANN架構(gòu)。
  因此，本文提出了經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的KGNN方法，其主要架構(gòu)如圖1所示。該方法通過在損失函數(shù)之前引入經(jīng)驗(yàn)知識(shí)監(jiān)督層，來監(jiān)督其訓(xùn)練過程。建立墩柱力學(xué)性能KGNN分析模型的過程主要包括3個(gè)部分。http://m.hengdong8.cn/