【摘 要】
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由于其明显的施工和经济效益,钢筋混凝土叠合结构近年来在桥梁与道路工程中的应用日益广泛。本文在分析RC叠合梁受力性能影响因素的基础上,探索应用人工神经网络对RC桥梁结构
【机 构】
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北京交通大学土木建筑工程学院,北京 10044
【出 处】
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2005年全国博士生学术论坛——交通运输工程学科
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由于其明显的施工和经济效益,钢筋混凝土叠合结构近年来在桥梁与道路工程中的应用日益广泛。本文在分析RC叠合梁受力性能影响因素的基础上,探索应用人工神经网络对RC桥梁结构中叠合构件的抗剪承载力进行评估的可能性。利用两阶段受力简支矩形截面钢筋混凝土叠合梁的斜截而破坏试验结果,选取8种主要影响因素作为BP神经网络的输入值,叠合梁抗剪承载力作为输出值,建立了RC叠合梁抗剪承载力的3层BP神经网络预测模型；选取试验的24组数据作为学习样本,另外的5组数据作为测试样本,进行了样本归一化、模型训练、仿真逼近和结果预测,预测值和试验值之比的平均值为0.9791,吻合良好。进而讨论了提高模型预测精度的措施,利用该网络模型分析了不同参数对叠合梁抗剪承载力的影响,分析表明叠合参数对叠合梁抗剪承载力影响显著。
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