人工神经网络预测混凝土柱屈服性能

发布时间：2018-05-06 22:38

  本文选题：矩形混凝土柱 + 屈服位移　； 参考：《湖南大学学报(自然科学版)》2015年11期

【摘要】：建立了一种基于人工神经网络的矩形混凝土柱屈服性能预测方法.该方法采用经验模型进行柱屈服性能影响因素的分析来确定该神经网络的输入参数,并通过敏感性分析验证了所选神经网络输入参数的合理性.为验证该方法的可行性与有效性,通过对PEER 210组矩形混凝土柱的屈服性能进行预测分析并与经验预测模型的预测结果进行比较.比较分析结果表明:神经网络预测结果与实验结果吻合程度远高于其他经验预测模型;同时也证实该方法在实验数据稀少的情况下为预测结构在地震作用下的性能提供一条新途径.
[Abstract]:A method for predicting yield performance of rectangular concrete columns based on artificial neural network is established. In this method, the input parameters of the neural network are determined by the empirical model, and the rationality of the input parameters of the neural network is verified by sensitivity analysis. In order to verify the feasibility and effectiveness of this method, the yield behavior of PEER 210 rectangular concrete columns was predicted and compared with the results of empirical prediction model. The results of comparison and analysis show that the prediction results of neural network are much more consistent with the experimental results than other empirical prediction models. It is also proved that this method provides a new way to predict the seismic behavior of structures under the condition of scarce experimental data.
【作者单位】： 同济大学土木工程防灾国家重点实验室;同济大学结构工程与防灾研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50708076,51178337) 科技部国家重点实验室基础研究项目资助(SLDRCE11-B-01,SLDRCE14-B-03)~~
【分类号】：TU37;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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