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基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究
1
作者
李涛
刘喜
+1 位作者
李振军
赵小琴
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期112-118,共7页
为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试...
为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。
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关键词
钢筋混凝土
黏结
强度
改进神经网络
影响参数
预测模型
黏结锚固试验
BP-ANN
RBF-ANN
下载PDF
职称材料
题名
基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究
1
作者
李涛
刘喜
李振军
赵小琴
机构
西安交通工程学院土木工程学院
长安大学建筑工程学院
西南油气分公司采气二厂
出处
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期112-118,共7页
基金
陕西省重点研发计划(2020GY 248)。
文摘
为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。
关键词
钢筋混凝土
黏结
强度
改进神经网络
影响参数
预测模型
黏结锚固试验
BP-ANN
RBF-ANN
Keywords
reinforced concrete
bond strength
improved neural network
influence parameters
prediction model
bonding and anchoring test
BP-ANN
RBF-ANN
分类号
TU375.1 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究
李涛
刘喜
李振军
赵小琴
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
0
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