常 虹，尹春超

(1.吉林建筑大学，长春130118;2.吉林北银建筑设计研究院，长春130021)

目前，建筑物在其服役期内会受到各种损伤，包括自然灾害和材料的腐蚀老化等，有些损伤是可以看见的，但有些损伤是隐含的，一旦结构的构件损伤积累到一定程度还没有被发现，将会导致整个结构的破坏，因此进行结构的损伤检测具有重要的现实意义.目前结构的损伤检测有很多种方法，但多数都是基于试验研究方法，通过测定结构物的位移或者加速度等指标进行判断，甚至有些时候会对结构物造成一定程度的损伤.人工神经网络是20世纪90年代发展起来的一门新兴交叉学科，它是模拟人的大脑而建立起来的一种非线性的动力学网络结构，是由若干个简单的神经元按照一定的方式连接而成的复杂网络系统，其工作原理类似于黑匣子，该系统能自动根据你所输入的样本空间的特点，经过多次的迭代运算，自动找到输入和输出之间对应的非线性规律，并建立一个能够准确反映输入和输出数据之间内在规律的数学模型，从而准确对所预测的目标进行判断和评估.由于神经网络具有很强的抗噪性及分辨能力，目前人工神经网络在工程上被广泛应用于结构的损伤检测领域[1－4].

人工神经网络系统有很多种，其中BP神经网络(Back－Propagation Network，简称 BP网络)，也称作误差反向传播神经网络，是一种应用最广泛的神经网络，它是其他类型神经网络发展的基础，是由非线……