应用人工神经网络预测锈蚀钢筋与混凝土粘结性能

• 作者: 周晶 张京英 范颖芳
• 来源期刊: 工业建筑
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 锈蚀 钢筋 混凝土 极限粘结力
• 年，卷（期）: 2002,（9）
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TU37
• 字数: 3168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8993.2002.09.016

摘要

钢筋混凝土粘结强度受多种因素(如混凝土强度、混凝土保护层厚度、钢筋直径、钢筋类型、钢筋锈蚀率等)的共同作用,建立计算模型比较困难.在试验研究的基础上,利用人工神经网络技术,分别在考虑单一因素和多种因素的情况下建立BP网络模型预测锈蚀钢筋与混凝土之间的极限粘结力,从而不需建立具体的数学模型就可以得到较满意的预测结果.为受腐蚀钢筋混凝土结构力学性能的研究提供一种新方法和新思路,为工程实际应用提供简便的预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晶	大连理工大学土建学院	221	2520	26.0	41.0
2	范颖芳	大连理工大学土建学院	21	632	14.0	21.0
3	张京英		21	263	9.0	16.0