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摘要:
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.
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文献信息
篇名 人工神经网络在钢管砼增强高强砼柱抗剪承载力预报中的应用
来源期刊 工程力学 学科 工学
关键词 人工神经网络 高强混凝土柱 钢管混凝土
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TU375.3
字数 2429字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4750.2002.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵国藩 大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室 184 6798 47.0 74.0
2 陈周熠 大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室 4 61 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
高强混凝土柱
钢管混凝土
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程力学
月刊
1000-4750
11-2595/O3
大16开
北京清华大学新水利馆114室
82-862
1984
chi
出版文献量(篇)
8001
总下载数(次)
5
总被引数(次)
125502
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