Resumen

Para optimizar la tecnología del edificio, se estudia la identificación de daños en la estructura del edificio. En primer lugar, se utilizan la red neuronal de retropropagación (BPNN, por sus siglas en inglés) y la tecnología de fusión de información para construir modelos de redes neuronales. En segundo lugar, se entrena el modelo establecido. Finalmente, el modo de desplazamiento, la frecuencia natural, el Criterio de Aseguramiento Modal (MAC) y tres tipos de fusión de información con solo una característica se utilizan como datos de entrada para analizar los resultados de la identificación de daños por BPNN. Los resultados muestran que cuando la frecuencia natural se utiliza como característica sensible de daños, la precisión es la más alta. La diferencia entre el valor de salida de la red y el valor esperado es la más pequeña, la salida de la red es la más estable y el efecto de reconocimiento de la red es el mejor. Se compara la salida de la red de una mezcla de dos profundidades de daño con la salida de una sola profundidad de daño. Los datos del

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Tecnología; Estructura de edificación; Modelos de redes neuronales; Fusión de información; Frecuencia natural; Reconocimiento de daños
• Keywords:Technology; Building structure; Neural network models; Information fusion; Natural frequency; Damage recognition