Zastosowanie sieci neuronowej typu Hopfielda do wyznaczenia przemieszczeń pionowych obiektu mostowego

• Autorzy: Mrówczyńska M. , Sztubacki J.

Warianty tytułu

EN

Usage of a Hopfield neural network for determination of vertical displacement values in a bridge

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono sposób identyfikacji zbioru punktów odniesienia w geodezyjnej sieci pomiarowo-kontrolnej. Punkty zakwalifikowane do takiego zbioru powinny zachowywać wzajemną stałość w czasie trwania pomiarów. Zaproponowany w artykule sposób identyfikacji punktów wzajemnie stałych wykorzystuje sieć neuronową typu Hopfielda. Sieć stanowi układ dynamiczny, który ulega relaksacji do stanu stabilnego o minimalnej energii w punkcie zwanym atraktorem. W prezentowanej pracy liczba ewolucji czasowych wzorców (zmian różnic wysokości) w dążeniu do odpowiedniego atraktora z uwzględnieniem analizy wartości wykładników Lapunowa, wykorzystana została do oceny stabilności punktów odniesienia sieci pomiarowo-kontrolnej przeznaczonej do badań deformacji konstrukcji przęsła mostowego pod wpływem obciążenia.

EN

The article presents a method of identifying a set of reference points in a geodesic measurement and control network. The points approved for such set should remain reciprocally stable throughout the measurements. A procedure is proposed for identifying reciprocally fixed points, involving a Hopfield network, which is a type of neural network. It is a dynamical system approaching relaxation at a minimum energy point called an attractor. In the presented paper, the number of time evolutions of the patterns (altitude difference variations) approaching the relevant attractor, accounting for Lyapunov exponents, is used to determine the stability of the reference points within a measurement and control network used in testing bridge span structure deformation under a load.

Słowa kluczowe

PL

most; wiadukt; obiekt mostowy; budownictwo mostowe; sieci neuronowe typu Hopfielda; sztuczne sieci neuronowe

EN

bridge; viaduct; bridge object; bridge construction; Hopfield type neural networks; artificial neural networks

• Wydawca: Grupa MEDIUM Sp. z o.o. Sp.k.a.
• Czasopismo: Izolacje
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 22, nr 10
• Strony: 102--104
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mrówczyńska M.

• Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska

autor

Sztubacki J.

• UTP w Bydgoszczy, Wydział Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska

Bibliografia

• 1. W. Prószyński, B. Kwaśniak, „Podstawy geodezyjnego wyznaczania przemieszczeń”, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
• 2. B. Wolski, „Monitoring metrologiczny obiektów geotechnicznych”, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków 2006.
• 3. J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer, „Wstęp do teorii obliczeń neuronowych”, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1993.
• 4. S. Osowski, „Sieci neuronowe do przetwarzania informacji”, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
• 5. R.A. Kosiński, „Sztuczne sieci neuronowe; dynamika nieliniowa i chaos”, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004.
• 6. M. Mrówczyńska, „Deformation of the structure of a bridge walkway under a load according to the Hopfield model”, Reports on Geodesy, Warszawa 2011.
• 7. J. Mańdziuk, „Sieci neuronowe typu Hopfielda; teoria i przykłady zastosowań” Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. Warszawa 2000.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017)