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摘要:
研究提出了一种钢筋混凝土(RC)柱地震破坏模式判别的两阶段支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)方法.根据RC柱的三种地震破坏模式(弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏),建立了 RC柱地震破坏模式判别的两阶段SVM模型;基于270组试验数据,利用十折交叉验证和网格寻优方法确定了两阶段SVM的关键模型参数(即惩罚参数和核函数参数)的最优取值;同时,利用基于SVM的回归特征消去法(SVM-RFE),分析了轴压比、剪跨比、箍筋间距与截面有效高度比(s/h0)、纵筋参数和箍筋参数等特征参数对RC柱地震破坏模式的影响程度;通过与两种经典机器学习方法和五种传统破坏模式判别方法的对比分析,验证了该方法的有效性.分析结果表明:所提出的两阶段SVM方法对于三种破坏模式的判别准确率都能达到90%以上,整体判别准确率比经典的机器学习方法提高10%以上,比传统的地震破坏模式判别方法提高20%以上;对于RC柱是否发生弯曲破坏,剪跨比和纵筋参数的影响较大,其次是箍筋参数和s/h0,而轴压比的影响相对较小;对于RC柱是否发生弯剪破坏,纵筋参数的影响较大,其次是剪跨比和s/h0,而箍筋参数和轴压比的影响相对较小.
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文献信息
篇名 钢筋混凝土柱地震破坏模式判别的两阶段支持向量机方法
来源期刊 工程力学 学科 工学
关键词 钢筋混凝土柱 地震破坏模式 判别方法 两阶段 支持向量机 特征参数
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 土木工程学科|CIVIL ENGINEERING
研究方向 页码范围 148-158
页数 11页 分类号 TU375.3
字数 语种 中文
DOI 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.12.0937
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
钢筋混凝土柱
地震破坏模式
判别方法
两阶段
支持向量机
特征参数
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
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导