【摘 要】
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由于砌体的工作特性复杂,变异性大,现有的分析方法在砌体结构分析中难以取得满意的结果,制约了砌体结构的发展。人工智能技术在结构分析中的应用,目前还不能产生更好、更可靠、更准确的结果。因此,有必要进一步发展人工智能技术,以促进砌体结构的发展,为其他结构分析领域提供参考。尽管砌体墙板的历史和对其相关研究由来已久,但在预测风荷载和其他横向荷载作用下墙板开裂模式的技术适用性方面仍然存在差异,特别是对于有开洞
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由于砌体的工作特性复杂,变异性大,现有的分析方法在砌体结构分析中难以取得满意的结果,制约了砌体结构的发展。人工智能技术在结构分析中的应用,目前还不能产生更好、更可靠、更准确的结果。因此,有必要进一步发展人工智能技术,以促进砌体结构的发展,为其他结构分析领域提供参考。尽管砌体墙板的历史和对其相关研究由来已久,但在预测风荷载和其他横向荷载作用下墙板开裂模式的技术适用性方面仍然存在差异,特别是对于有开洞的墙板。有限元法是评价砌体墙板开裂模式的常用方法,但在许多情况下,与侧向加载墙板的试验结果相比,由于对其工作性能的预测不准确,有限元法的结果往往是失败的。一些研究者试图应用人工智能技术,例如细胞自动机(CA)和人工神经网络(ANNs),来解决砌体结构分析中的问题。本文基于机器学习技术的概念进行了以下研究。(1)引入CA模型计算带洞口的砌体墙板状态值。将墙板划分成大小相等的区域,将其破坏模式转换成数值矩阵,作为模型训练数据。所有墙板的状态值都是使用摩尔邻居计算模型。为了更好地预测结果,对所有墙板的破坏荷载进行归一化处理。(2)引入ANNs,利用已知墙板的训练数据,预测未知的砌体墙板的开裂模式。采用试错法对神经网络的选择、隐含层的数目和每个隐含层中神经元的数目进行了选择。这些数据建立在已知试验数据基础上,各特征值作为输入,以数值型矩阵的破坏模式为目标。(3)引入支持向量机(SVM)模型,利用已知试验面板的破坏模式作为训练数据,预测未知墙板的开裂模式。利用不同的核函数设计SVM模型。核函数的选择采用误差法和试算法。超参数优化采用贝叶斯优化技术。将两种设计模型的预测结果与试验开裂模式进行比较,并对预测结果进行了敏感性分析。结果表明,SVM的预测精度明显优于人ANNs。所得结果表明,ANNs和SVM模型与CA数值模型相结合,具有模拟结构变异性能的能力,为许多工程问题的理论分析提供一种处理类似问题的方法。
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