基于BP神经网络的FRP筋与混凝土界面黏结强度预测

TU377; 纤维筋增强混凝土材料的界面黏结强度是评价其力学性能的重要指标之一.基于现有文献中的试验数据,建立了292组FRP筋混凝土拉拔试验的数据库,利用人工神经网络对FRP筋与混凝土之间的黏结强度进行预测.数据库被随机分成两个数据集,其中242组数据用于训练,50组数据用于仿真预测.利用反向传播算法训练了一个3层人工神经网络模型,该模型的输入层包括7个参数:FRP筋类型、表面形式、FRP筋直径、锚固长度、破坏模式、混凝土抗压强度和归一化的混凝土保护层厚度.输出层为FRP筋与混凝土界面黏结强度.结果表明,BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,预测误差较小.该方法能够综合考虑众多FRP筋与...

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Published in大连理工大学学报 Vol. 61; no. 3; pp. 272 - 279
Main Authors 陈健, 黄丽华, 曲激婷
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连理工大学建设工程学部,辽宁大连 116024 01.05.2021
Subjects
黏结强度
ANN
FRP筋混凝土
预测
BP神经网络模型
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ISSN1000-8608
DOI10.7511/dllgxb202103007

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Summary:TU377; 纤维筋增强混凝土材料的界面黏结强度是评价其力学性能的重要指标之一.基于现有文献中的试验数据,建立了292组FRP筋混凝土拉拔试验的数据库,利用人工神经网络对FRP筋与混凝土之间的黏结强度进行预测.数据库被随机分成两个数据集,其中242组数据用于训练,50组数据用于仿真预测.利用反向传播算法训练了一个3层人工神经网络模型,该模型的输入层包括7个参数:FRP筋类型、表面形式、FRP筋直径、锚固长度、破坏模式、混凝土抗压强度和归一化的混凝土保护层厚度.输出层为FRP筋与混凝土界面黏结强度.结果表明,BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,预测误差较小.该方法能够综合考虑众多FRP筋与混凝土界面黏结强度的影响因素,给出精确的预测结果.
ISSN:1000-8608
DOI:10.7511/dllgxb202103007