基于BP-ANN模型的RC深受彎構(gòu)件受剪承載性能與靈敏度分析.pdf

1、當(dāng)構(gòu)件跨高比10/h＞5.0時(shí)，稱之為鋼筋混凝土深受彎構(gòu)件，其破壞形式主要為剪切破壞。由于深受彎構(gòu)件受剪的影響因素眾多且復(fù)雜，目前尚未對(duì)其破壞機(jī)理及計(jì)算方法達(dá)成共識(shí)。鋼筋混凝土深受彎構(gòu)件受剪性能仍有待深入研究。近年興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在基于以往收集的數(shù)據(jù)，通過自我學(xué)習(xí)的過程，其精準(zhǔn)度可以達(dá)到令人滿意的程度，且不需要提出精準(zhǔn)的構(gòu)件破壞模式及承載傳力機(jī)制。隨著科技發(fā)展，此種簡(jiǎn)單便于計(jì)算并且可以不斷自我學(xué)習(xí)來達(dá)到更高精度的方法越來越受到研究

2、人員的青睞。
　　本文基于271組深受彎構(gòu)件受剪性能的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過提取主要的影響因素，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，完成了對(duì)影響深受彎構(gòu)件的主要因素的單因素分析及正交試驗(yàn)法分析，得到了各影響因素對(duì)受剪承載力影響的變化規(guī)律及程度。
　　本文還介紹了目前國(guó)外較為流行的靈敏度分析方法，將全局靈敏度分析法引入土木工程領(lǐng)域，并將其應(yīng)用于本文的幾個(gè)主要計(jì)算模型中，得到了各個(gè)模型自變量的靈敏度大小，而且基于計(jì)算所得的靈敏度排序可以發(fā)

3、現(xiàn)各模型的主要影響因素。通過剔除靈敏度小即影響性低的自變量，優(yōu)化了以建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化前后的模型在計(jì)算結(jié)果的精確度及離散性上沒有太大區(qū)別，但是優(yōu)化后的模型在計(jì)算量及復(fù)雜程度上大大降低。本文完成的主要工作：
　　(1)介紹了深受彎構(gòu)件在國(guó)內(nèi)外發(fā)展研究現(xiàn)狀及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念介紹，分析了影響鋼筋混凝土深受彎構(gòu)件受剪性能的主要因素，介紹了各國(guó)深受彎構(gòu)件受剪承載力的計(jì)算公式；
　　(2)詳細(xì)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

4、工作原理及其模型選取方法?；谑占?71根鋼筋混凝土深受彎構(gòu)件，運(yùn)用Matlab軟件，對(duì)已建立好的神經(jīng)網(wǎng)進(jìn)行訓(xùn)練；基于訓(xùn)練結(jié)果選取效果較好的BP-ANN模型，進(jìn)行了單因素分析及正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析；
　　(3)針對(duì)文中涉及模型及試驗(yàn)，結(jié)合多種全局靈敏度分析方法進(jìn)行了影響因素靈敏度分析；基于靈敏度計(jì)算結(jié)果，優(yōu)化了已建立的BP-ANN模型，結(jié)果證明優(yōu)化后的模型與優(yōu)化前的模型具有同樣的性能，而且復(fù)雜度明顯降低。
　　通過選取的BP-