工程力学
工程力學
공정역학
ENGINEERING MECHANICS
2002年
6期
1-5
,共5页
人工神经网络%高强混凝土柱%钢管混凝土
人工神經網絡%高彊混凝土柱%鋼管混凝土
인공신경망락%고강혼응토주%강관혼응토
探索应用人工神经网络对截面核心用钢管砼增强的高强砼柱的抗剪承载力进行评估的可能性,利用该柱剪切性能试验的结果,其中的24组数据作为学习样本,另外的6组数据则作为测试样本,训练了一个三层BP网络,进行了柱抗剪承载力的预报,结果和试验值吻合良好.进而利用该网络模型分析了不同参数对柱抗剪承载力的影响,表明采用钢管混凝土作核心对增强高强混凝土柱的抗剪承载力有很好的效果,分析还表明随着体积配箍率的增大,柱的抗剪承载力也相应地得到提高.
探索應用人工神經網絡對截麵覈心用鋼管砼增彊的高彊砼柱的抗剪承載力進行評估的可能性,利用該柱剪切性能試驗的結果,其中的24組數據作為學習樣本,另外的6組數據則作為測試樣本,訓練瞭一箇三層BP網絡,進行瞭柱抗剪承載力的預報,結果和試驗值吻閤良好.進而利用該網絡模型分析瞭不同參數對柱抗剪承載力的影響,錶明採用鋼管混凝土作覈心對增彊高彊混凝土柱的抗剪承載力有很好的效果,分析還錶明隨著體積配箍率的增大,柱的抗剪承載力也相應地得到提高.
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