基于BP神经网络的钢-混组合结构PBL剪力键承载力

摘要：

为实现钢-混组合结构PBL剪力键极限承载力的准确预测,通过分析既有推出试验结果,对PBL剪力键的作用机理及破坏模式进行总结,确定PBL剪力键纵向抗剪承载力的主要影响因素为开孔直径、钢板厚度、混凝土抗压强度、贯穿钢筋直径、钢板屈服强度等.以神经网络理论为基础,选用误差反向传播(BP)神经网络算法模型,选取钢板厚度、开孔直径、贯穿钢筋直径和混凝土抗压强度为输入因子,用C语言编写出基于BP神经网络的钢-混凝土组合结构PBL剪力键极限承载力预测系统.利用国内外既有试验资料对PBL剪力键极限承载力神经网络预测系统进行网络训练及预测验证.结果表明:利用BP神经网络可以建立主要影响因素与PBL剪力键极限承栽力之间的非线性映射关系,实现PBL剪力键极限承载力预测.

关键词：桥梁工程、钢-混组合结构、抗剪承载力、BP神经网络、PBL剪力键、受力行为

所属期刊栏目：28

分类号：U448.34;TU375.10(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金项目50808150

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64