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题名FRP加固RC梁抗剪承载力智能预测方法
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作者
于德湖
汪佳瑞
张鑫
蒋伟
许卫晓
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机构
山东建筑大学土木工程学院
济南大学土木建筑学院
青岛理工大学土木工程学院
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出处
《山东建筑大学学报》
2024年第6期1-7,共7页
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基金
山东省重点研发计划项目(2021CXGC011204)。
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文摘
纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Polymer, FRP)加固钢筋混凝土(Reinforced Concrete, RC)梁抗剪承载力的计算存在公式复杂、计算流程繁琐等问题。为了解决这些问题,文章采用集成学习方法建立了FRP加固RC梁抗剪承载力的预测模型,通过相关文献收集试验数据并进行预处理,利用RF、GBDT、XGBoost 3种算法预测,同时应用贝叶斯优化算法优化模型超参数并对比不同模型预测效果。结果表明:与GBDT、XGBoost模型相比,RF模型具有更好的预测效果;贝叶斯优化算法能够显著提升模型的预测性能,而优化后的RF模型具有更高的预测精度与泛化能力。研究成果可为FRP加固RC梁的研究和应用提供参考,同时也为承载力的预测提供了新的途径。
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关键词
承载力预测
集成学习
frp加固rc梁
随机森林
贝叶斯优化
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Keywords
prediction of bearing capacity
ensemble learning
frp reinforced rc beams
random forest
bayesian optimization
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分类号
TU18
[建筑科学—建筑理论]
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