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通过建立计算预制装配式型钢混凝土(PSRC)梁抗剪承载力的智能模型,在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法,通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理,选取14个主要影响参数作为输入层,以试算法确定隐含层节点数为5,初步构建了3层结构人工神经网络系统;以收集的76组试验数据作为学习样本,对构建的神经网络系统进行训练,建立了对PSRC梁及SRC梁抗剪承载力计算的N14-5-1智能模型。使用智能模型对6个PSRC梁构件及6个SRC梁构件进行抗剪承载力计算,并通过与规范公式计算结果、试验结果的对比分析,证明了智能模型具有良好的计算精度及较好的泛化能力,具有一定的工程参考意义。运用Garson算法对输入参数进行敏感性分析,结果表明箍筋间距、型钢屈服强度、箍筋屈服强度、型钢腹板含钢率对抗剪承载力影响较大。随着研究试验的开展,在收集更多具有代表性的试验数据以扩充学习样本后,可对智能模型进一步优化。 相似文献
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提出了1种新型的配螺旋箍筋的装配式型钢混凝土柱,为研究其在偏心受压荷载下的受力性能,以型钢型号,相对偏心距为参数设计了6根配螺旋箍筋的试件,1根配普通箍筋的试件以及1根现浇型钢混凝土试件作为对比,进行非线性仿真分析。结果表明:随着相对偏心距的增大,装配式螺旋箍筋柱的正截面极限承载逐渐减小,但相对于普通型钢混凝土柱更高,其破坏形式基本都为混凝土受压区压碎脱离,同时当型钢含钢率较低时,构件的承载力会由于型钢的全截面屈服而明显降低,构件承载力未能得到充分利用,因此应该限制螺旋箍筋柱的最小含钢率。 相似文献