预应力CFRP加固RC梁承载力的神经网络预测

摘要：

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,只提高构件的开裂荷载和屈服荷载.

关键词：预应力、碳纤维布、承载力预测、神经网络、加固

所属期刊栏目：28

分类号：TU378.202;TP183(建筑结构)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA336010;国际合作攻关资项目2005DBFA0002

在线出版日期：2007-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：304-307