中南工业大学学报(自然科学版)
中南工業大學學報(自然科學版)
중남공업대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF TECHNOLGY(NATURAL SCIENCE)
2002年
2期
125-128
,共4页
神经网络%叠合结构%耐久性%二次受力
神經網絡%疊閤結構%耐久性%二次受力
신경망락%첩합결구%내구성%이차수력
由于叠合结构在预制和现浇两阶段受力截面高度不同,在荷载的作用下叠合结构产生的裂缝宽度、挠度、曲率总是大于钢筋混凝土和预应力混凝土在相同条件下产生的相应数值.而且在实际操作中,只是按照结构规范简单地将荷载作用下的两阶段结果叠加,导致误差很大,很难准确地进行叠合结构的耐久性评估.为此,作者提出了应用神经网络技术对叠合结构进行耐久性评估新方法.该方法以叠合结构的裂缝宽度、挠度作为结构耐久性评估的网络输入,对网络采用动量法和自适应学习率调整的方法,从而较好地解决了数据空间分布不均对网络收敛速度及精度的影响问题.计算结果与试验结果较好吻合,真实地反映了叠合结构二次受力的实际情况,能准确地预测出叠合结构的裂缝宽度、挠度,且避免了实际操作中人为因素、环境因素的影响,是一种有效的评估方法.
由于疊閤結構在預製和現澆兩階段受力截麵高度不同,在荷載的作用下疊閤結構產生的裂縫寬度、撓度、麯率總是大于鋼觔混凝土和預應力混凝土在相同條件下產生的相應數值.而且在實際操作中,隻是按照結構規範簡單地將荷載作用下的兩階段結果疊加,導緻誤差很大,很難準確地進行疊閤結構的耐久性評估.為此,作者提齣瞭應用神經網絡技術對疊閤結構進行耐久性評估新方法.該方法以疊閤結構的裂縫寬度、撓度作為結構耐久性評估的網絡輸入,對網絡採用動量法和自適應學習率調整的方法,從而較好地解決瞭數據空間分佈不均對網絡收斂速度及精度的影響問題.計算結果與試驗結果較好吻閤,真實地反映瞭疊閤結構二次受力的實際情況,能準確地預測齣疊閤結構的裂縫寬度、撓度,且避免瞭實際操作中人為因素、環境因素的影響,是一種有效的評估方法.
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