型钢高强混凝土柱抗剪承载力RBF神经网络预测方法及参数分析

• 作者: 冯清海 袁万城
• 来源期刊: 结构工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 型钢高强混凝土柱 抗剪性能 径向基网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 结构分析
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: TU3
• 字数: 4826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0159.2008.03.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁万城	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	119	1709	20.0	38.0
2	冯清海	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	8	78	4.0	8.0