基于Elman神经网络算法的型钢再生混凝土结构粘结强度预测方法研究

作     者：白国良 刘彪 许振华 尹玉光 BAI Guoliang;LIU Biao;XU Zhenhua;YIN Yuguang

作者机构：西安建筑科技大学土木工程学院西安710055 西安建筑科技大学结构工程与抗震教育部重点实验室西安710055 陕西省结构与抗震重点实验室西安710055 西部装配式建筑工业化协同创新中心西安710055 

基　　金：国家自然科学基金(51878544) 陕西省自然科学基础研究计划(2019JM-597) 国家自然科学基金(51478381) 

出 版 物：《建筑结构》 (Building Structure)

年 卷 期：2021年第51卷第16期

页      码：35-41页

摘      要：为研究型钢再生混凝土结构的粘结破坏规律及利用Elman神经网络算法预测其粘结强度的方法,选取再生混凝土取代率、再生混凝土强度、再生混凝土埋置长度、型钢保护层厚度、箍筋直径及箍筋间距作为影响因素,设计并制作了36个型钢再生混凝土推出试件。通过推出试验获得了型钢再生混凝土结构的粘结破坏规律并定义了3个平均特征粘结强度。其次,基于试验结果将取代率为0,50%和100%的30个试件作为训练样本建立了型钢再生混凝土构件粘结强度的Elman神经网络模型,最后利用该模型对取代率为30%的9个试件的粘结强度进行了预测。与试验结果对比表明,建立的Elman神经网络模型能够准确地预测型钢再生混凝土结构的粘结强度,神经网络在结构工程领域具有较大的应用前景。

主 题 词：型钢再生混凝土 粘结强度 Elman神经网络 粘结强度预测 

学科分类：08[工学] 081402[081402] 081304[081304] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.19701/j.jzjg.2021.16.006

馆 藏 号：203105001...