基于遗传-神经网络无粘结部分预应力高强混凝土梁的延性

被引：11

作者：

胡立黎

郑宏

机构：

[1] 长安大学建筑工程学院

来源：

江南大学学报(自然科学版) | 2008年 / 04期

关键词：

遗传算法; 神经网络; 高强混凝土梁; 预应力; 延性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU378.2 [梁];

学科分类号：

081304 ; 081402 ;

摘要：

利用建立的遗传-神经网络模型,对无粘结部分预应力高强混凝土梁的延性进行预报,并且利用网络模型分析影响此种梁的延性因素,得到各种位移延性比曲线.结果表明:随着预应力筋配筋指标、非预应力筋配筋指标、跨高比和截面高度的增大,梁的位移延性比呈逐渐减小趋势.据此提出了计算梁位移延性比的公式.

引用

页码：479 / 483

页数：5

共 7 条

[1]

多层前向人工神经网络.[M].赵林明等编著;.黄河水利出版社.1999,

[2] 基于遗传-神经网络的无粘结部分预应力高强混凝土梁延性预测模型 [J].

李哲 ;

胡立黎 .

西安理工大学学报, 2005, (03) :281-284

[3] 遗传算法在桁架结构优化设计中的应用 [J].

孙仁范 ;

牟在根 ;

颜谋 ;

陈云周 .

建筑结构学报, 2004, (03) :75-79

[4] 人工神经网络在钢管砼增强高强砼柱抗剪承载力预报中的应用 [J].

陈周熠 ;

赵国藩 .

工程力学, 2002, (06) :1-5

[5] 基于概率神经网络的悬索桥损伤定位研究 [J].

姜绍飞 ;

刘奎浩 ;

廖云 ;

贾连光 .

东北大学学报, 2002, (05) :480-483

[6] 遗传算法在双层圆柱面网壳结构优化中的应用 [J].

贺拥军 ;

齐冬莲 ;

董石麟 .

建筑结构, 2002, (03) :60-61+34

[7] 神经网络在结构工程中的应用 [J].

姜绍飞 ;

钟善桐 .

哈尔滨建筑大学学报, 1998, (06) :129-134

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