體外預應力混凝土抗剪承載力的神經網絡預測研究.pdf

1、抗剪承載力是體外預應力結構設計中需首要解決的問題之一。由于體外預應力構件的抗剪承載力影響因素的多樣性和復雜性，以及各種影響因素與構件抗剪承載力之間的非線性、非確定關系，目前關于體外預應力構件的抗剪承載力難以用一種準確的理論解答來反映其復雜機理。確定體外預應力抗剪承載力的方法主要有直接法和間接法兩大類。但由于這些方法存在一定的局限性，實際結構設計時不能準確、便捷地計算出抗剪承載力。 神經網絡由于其極強的學習能力和非線性大規(guī)模并行處

2、理的能力，正適合求解體外預應力抗剪承載力預測這類復雜的問題。本文基于對體外預應力抗剪承載力以及神經網絡機理的認識，提出了體外預應力抗剪承載力預測的神經網絡模型。 根據(jù)對體外預應力抗剪承載力影響因素的分析，并基于現(xiàn)有體外預應力受彎構件試驗能夠提供的數(shù)據(jù)，建立了以混凝土強度、配箍率ρsv、體內預應力筋量、體外預應力筋量、剪跨比λ、縱筋率ρ、永存預應力，7個因素作為輸入層神經元，體外預應力抗剪極限承載力作為輸出層神經元的三層BP神經網

3、絡?；贛ATLAB7.0平臺，利用其自帶的神經網絡工具箱，編寫了相應的程序。針對BP神經網絡的缺點，采用了學習率自適應調整、試算法選擇隱層神經元結點數(shù)以及遺傳算法優(yōu)化網絡初始權重的方法對BP神經網絡加以優(yōu)化。 利用該神經網絡預測模型對收集到的試驗數(shù)據(jù)進行了訓練及預測分析，并將神經網絡預測結果同試驗結果進行了對比分析，經驗證神經網絡預測結果能較好的吻合試驗數(shù)據(jù)。神經網絡作為一種新型模擬計算方法，能夠有效的，快速地解決設計問題，可