简介:DaveGerr美国知名游艇设计师、美国西草游艇设计学院(全世界最老的游艇设计学院)主管。先后在纽约大学和普瑞特艺术学院(PrattInstitute)学习物理学和工业设讥最终凭借着在西草游艇设计学院完威的游艇设计课程成为了一名专业游艇设计师。1983年在纽约成立了自己的设计公司GerrMarine.Inc,著有多本游艇设计相关书籍(《螺旋桨工具书》/PropellerHandbook、《游艇强度的元素》/TheElementsofBoatStrength、《游艇本性》/TheNatureofBoats等),并且为多本游艇杂志撰稿。
简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。