结构工程师
結構工程師
결구공정사
STRUCTURAL ENGINEERS
2008年
3期
60-65
,共6页
型钢高强混凝土柱%抗剪性能%径向基网络
型鋼高彊混凝土柱%抗剪性能%徑嚮基網絡
형강고강혼응토주%항전성능%경향기망락
在已有文献有关试验的基础上,引入径向基(RBF)网络理论,提出了型钢高强混凝土柱抗剪承载力RBF神经网络预测方法.以混凝土强度等级、剪跨比、轴压比和配箍率为输入参数,混凝土柱的抗剪承载力为输出参数,建立精确RBF神经网络模型,以多组不同试验数据分别作为训练样本和检验样本,对网络进行训练和检验,并把仿真结果与采用非线性最小二乘法拟合公式的计算结果进行了比较.在文中所提方法的基础上,对型钢高强混凝土的抗剪承载力进行的参数分析结果表明,用训练成熟的RBF网络进行仿真,避免了诸多人为因素的影响,大大提高了结果的精度,使计算更加准确、高效.参数分析还表明,型钢高强混凝土柱的抗剪承载力随着混凝土强度、轴压比和配箍率的增大而增大,但随着剪跨比的增大而减小,并且剪跨比对柱的抗剪能力的影响最大,轴压比、混凝土的强度和配箍率则趋于同等重要影响程度.
在已有文獻有關試驗的基礎上,引入徑嚮基(RBF)網絡理論,提齣瞭型鋼高彊混凝土柱抗剪承載力RBF神經網絡預測方法.以混凝土彊度等級、剪跨比、軸壓比和配箍率為輸入參數,混凝土柱的抗剪承載力為輸齣參數,建立精確RBF神經網絡模型,以多組不同試驗數據分彆作為訓練樣本和檢驗樣本,對網絡進行訓練和檢驗,併把倣真結果與採用非線性最小二乘法擬閤公式的計算結果進行瞭比較.在文中所提方法的基礎上,對型鋼高彊混凝土的抗剪承載力進行的參數分析結果錶明,用訓練成熟的RBF網絡進行倣真,避免瞭諸多人為因素的影響,大大提高瞭結果的精度,使計算更加準確、高效.參數分析還錶明,型鋼高彊混凝土柱的抗剪承載力隨著混凝土彊度、軸壓比和配箍率的增大而增大,但隨著剪跨比的增大而減小,併且剪跨比對柱的抗剪能力的影響最大,軸壓比、混凝土的彊度和配箍率則趨于同等重要影響程度.
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