【摘 要】
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基于人工神经网络的原理,建立多因数智能分析模型,对已有的数据进行反向传播（BP）神经网络的训练.利用训练成熟的神经网络,对承载力进行预测,分析混凝土强度、截面高度、配筋率
【基金项目】
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国家高新技术研究发展计划（863）项目（2001AA336010）,国际合作攻关资项目（2005DBFA0002）
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基于人工神经网络的原理,建立多因数智能分析模型,对已有的数据进行反向传播（BP）神经网络的训练.利用训练成熟的神经网络,对承载力进行预测,分析混凝土强度、截面高度、配筋率、配布率,以及预应力度等参数对承载力的影响.结果表明,用训练好的网络模型可以较好地预测预应力碳纤维布（CFRP）加固后钢筋混凝土（RC）梁的受弯承载力,预测精度较高,可以处理模糊的、非线性的问题.此外,混凝土强度、梁截面高度、受拉钢筋配筋率和碳纤维布的配布率的增加,受弯承载力也相应提高,但施加的预应力提高对极限承载力并没有多大帮助,只提高
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