摘要：建立了基于多层前馈神经网络的钢筋混凝土梁柱节点受剪承载力计算模型。同时,结合MATLAB程序,完成了国内外94个构件的试验结果与我国GB50010-2010、ACI-ASCE 352等现有规范计算结果及bp-ann计算结果的对比研究。研究表明:经神经网络模型所得计算结果与试验值吻合良好,离散程度较小,且较各国规范建议的设计方法的计算结果更接近试验值。因此,该神经网络模型可用于计算及预测钢筋混凝土梁柱节点的受剪承载力。

摘要：PL区块沧浪铺组地层岩石非均质性强,钻井提速困难,严重制约了油气勘探开发进度。因此,精确评价地层岩石的抗钻特性对优选钻头、提高钻井时效具有重要意义。本文采用bp-ann模型建立了基于矿物组分含量的地层抗钻参数预测模型,首先基于实验数据进行皮尔逊相关性分析,筛选模型输入变量;其次利用Leave-One-Out-Cross-Validation(LOOCV)数据集划分方法,以均方误差(MSE)、决定系数(R 2)和批次(Epochs)三种指标对bp-ann模型进行训练并评估其性能;最后使用训练后的bp-ann模型对该区域沧浪铺组地层岩石进行抗钻特性评价,在已有钻头的基础上,依据岩石抗钻参数优化钻头设计并应用于现场。研究表明:①训练后的bp-ann模型可以准确预测PL区块PT101井沧浪铺组地层岩石的抗钻参数,预测精度大于90%;②基于地层岩石抗钻特性的钻头优化方案在PT101井取得了良好的应用效果,相较于邻井同层位钻头,平均机械钻速提高约110%,单个钻头进尺超过200 m,现场提速效果明显。文章研究结果可以准确评价地层岩石的抗钻特性,为钻头选型、优化提供理论依据。