基于神经网络的钢绞线加固RC柱抗震性能评估

• 作者: 曹忠民 林鹤云
• 来源期刊: 结构工程师
• 关键词: 灰色关联分析 RBF神经网络 延性 钢绞线 预应力水平
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 结构加固与改建
• 页码范围: 167-172
• 页数: 6页
• 字数: 3897字
• 语种: 中文

摘要

为评估钢绞线加固RC柱的抗震性能,基于27根钢绞线加固柱在低周反复荷载作用下的试验结果,在利用灰色关联理论进行模型输入变量选择的基础上,建立了基于径向神经网络模型的延性分析模型并进行了预测,研究了轴压比、钢绞线间距、预应力水平因素对加固柱延性的影响规律.结果表明:该方法能够反映延性与影响因素间的非线性变化规律;当剪跨比较小时,预应力水平以0.6为分界点,预应力水平小于0.6时提高对延性是有利的,预应力水平大于0.6时再提高将对延性不利;评估结果可为工程实际和抗震与优化设计提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹忠民	华东交通大学土木建筑学院	26	263	8.0	15.0
2	林鹤云	华东交通大学土木建筑学院	2	0	0.0	0.0