基于神经网络的钢绞线加固RC柱抗震性能评估

摘要：

为评估钢绞线加固RC柱的抗震性能,基于27根钢绞线加固柱在低周反复荷载作用下的试验结果,在利用灰色关联理论进行模型输入变量选择的基础上,建立了基于径向神经网络模型的延性分析模型并进行了预测,研究了轴压比、钢绞线间距、预应力水平因素对加固柱延性的影响规律.结果表明:该方法能够反映延性与影响因素间的非线性变化规律;当剪跨比较小时,预应力水平以0.6为分界点,预应力水平小于0.6时提高对延性是有利的,预应力水平大于0.6时再提高将对延性不利;评估结果可为工程实际和抗震与优化设计提供参考.

关键词：灰色关联分析、RBF神经网络、延性、钢绞线、预应力水平

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资助基金：国家自然科学基金项目05168019

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：167-172