本文選題：矩形混凝土柱 + 屈服位移　； 參考：《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年11期

【摘要】：建立了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩形混凝土柱屈服性能預(yù)測(cè)方法.該方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行柱屈服性能影響因素的分析來確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),并通過敏感性分析驗(yàn)證了所選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)的合理性.為驗(yàn)證該方法的可行性與有效性,通過對(duì)PEER 210組矩形混凝土柱的屈服性能進(jìn)行預(yù)測(cè)分析并與經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較.比較分析結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合程度遠(yuǎn)高于其他經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型;同時(shí)也證實(shí)該方法在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)稀少的情況下為預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)在地震作用下的性能提供一條新途徑.
[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.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)土木工程防災(zāi)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;同濟(jì)大學(xué)結(jié)構(gòu)工程與防災(zāi)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50708076,51178337) 科技部國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究項(xiàng)目資助(SLDRCE11-B-01,SLDRCE14-B-03)~~
【分類號(hào)】：TU37;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1854235