| Autor: |
赵均海, 华林炜, 王昱 |
| Jazyk: |
čínština |
| Rok vydání: |
2024 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, Vol 26, Pp 45-52 (2024) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
1671-9379 |
| DOI: |
10.13969/j.cnki.cn31-1893.2024.09.005 |
| Popis: |
圆中空夹层钢管混凝土（concrete filled double-skin steel tube，CFDST）柱因其独特的结构形式与优异的力学性能，已成为现代工程结构中的主要受力构件。然而外钢管、内钢管与核心混凝土之间的相互约束作用导致其受力比较复杂。为此，采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST柱的轴压承载力进行了研究。收集了167组数据建立数据库，并选取8种影响因素作为输入层参数，轴压承载力作为输出层参数，分析了传统BP神经网络模型所存在的缺陷，建立了PSO-BP神经网络模型。此外，将机器学习模型与3种规范的结果进行比较，结果表明机器学习模型的精度比3种规范的精度更高。相较于BP神经网络模型，PSO-BP神经网络模型具有更好的预测能力，更有助于预测CFDST柱的轴压承载力，对工程上研究CFDST柱的力学性能有着重要意义。 |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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