基于CS-SVM的混凝土梁火灾损伤识别方法

为确定钢筋混凝土梁的受火损伤程度,采用布谷鸟搜索(CS)算法优化支持向量机(SVM),提出一种以受火时间为指标的火灾损伤识别方法.首先,建立适用于T型简支梁的火灾损伤识别方法,用T型简支梁数值模拟验证了该方法的有效性,通过与SVM识别结果对比发现,CS-SVM识别结果更加接近真实受火时间.然后,在简支梁火灾损伤识别算法的基础上,提出了适用于钢筋混凝土连续梁火灾损伤识别的逐级递减识别方法.对5跨连续梁进行了实例计算分析,验证了其准确性,该方法大大降低了识别样本量,更适用于实际工程.

基于PSO-SVM的钢筋混凝土梁火灾损伤识别方法

将粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,应用于钢筋混凝土梁受火损伤程度识别研究中。输入参数为频率和振型的组合,输出参数为受火时间,构建基于PSO-SVM的损伤预测模型,用简支梁数值模拟验证了该方法的有效性,并与相同条件下构建的SVM损伤预测模型进行对比,结果表明PSO-SVM识别结果准确率更高,适用于实际工程。