人工神经网络在钢管砼增强高强砼柱抗剪承载力预报中的应用

陈周熠; 赵国藩

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人工神经网络在钢管砼增强高强砼柱抗剪承载力预报中的应用

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探索应用人工神经网络对截面核心用钢管砼增强的高强砼柱的抗剪承载力进行评估的可能性,利用该柱剪切性能试验的结果,其中的24组数据作为学习样本,另外的6组数据则作为测试样本,训练了一个三层BP网络,进行了柱抗剪承载力的预报,结果和试验值吻合良好。进而利用该网络模型分析了不同参数对柱抗剪承载力的影响,表明采用钢管混凝土作核心对增强高强混凝土柱的抗剪承载力有很好的效果,分析还表明随着体积配箍率的增大,柱的抗剪承载力也相应地得到提高。

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来源
《工程力学》 |2002年第6期|1-5|共5页
作者
陈周熠; 赵国藩;
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作者单位

大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类柱;
关键词
人工神经网络; 钢管砼; 抗剪承载力; 高强混凝土柱; 钢管混凝土;

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