【摘 要】
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建筑物的承压性检测一直是建筑学领域研究的热点问题之一。传统的建筑承压检测方法都是计算较大的承压脆弱面积,很难精确到点,主要是因为信号分布范围较大,弱化了信号的关联
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建筑物的承压性检测一直是建筑学领域研究的热点问题之一。传统的建筑承压检测方法都是计算较大的承压脆弱面积,很难精确到点,主要是因为信号分布范围较大,弱化了信号的关联性。为了解决这一问题,提出一种建筑承压脆弱支撑点定位算法,通过对区域进行承压信息的计算,代入神经网络,利用神经网络对小区域搜索的能力,对粒子群进行优化,增强对小区域计算的寻优能力,保证建筑承压脆弱支撑区域进一步缩小,缩小定位范围。仿真结果表明：该方法对建筑承压脆弱点计算的定位效果较好,精度较高。
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