使用机器学习模型在同心和偏心负荷下预测FRP钢筋混凝土柱的轴强度
Mohammad Haji1, Mohammad Sadegh Marefat2, Ali Kheyroddin3
1School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran.
这项研究提高了使用纤维增强聚合物 (FRP) 的混凝土柱强度的预测. 机器学习模型准确地预测轴强度,考虑负载偏心和强化类型,以获得更安全的结构设计.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 结构工程 结构工程
背景情况:
- 纤维增强聚合物 (FRP) 越来越多地用于改造和加强混凝土结构.
- 对于FRP增强柱的现有方程往往忽略负载偏心率,这是结构行为的一个关键因素.
- 准确预测压力强度对于新混凝土柱的安全性和设计至关重要.
研究的目的:
- 开发精确的预测模型,以FRP条加强混凝土柱的压力强度.
- 为了研究离心率,钢筋类型和柱子高度对柱子强度的影响.
- 提出基于机器学习的新预测方程,用于增强结构分析.
主要方法:
- 编制了525个钢筋混凝土 (RC) 柱样本的数据集.
- 使用的机器学习技术:人工神经网络 (ANN),基因表达编程 (GEP),数据处理组方法 (GMDH) 和多重线性回归 (MLR).
- 使用R平方 (R2) 值评估预测性能.
主要成果:
- 安恩实现了最高的预测准确度,R2为0.974.
- GEP,GMDH和MLR方法产生了具有R2值分别为0.942,0.966和0.942以下的预测方程.
- GMDH和GEP模型在预测柱强度方面表现出很高的准确性.
结论:
- 机器学习模型,特别是ANN,为FRP钢筋混凝土柱的压力强度提供了更好的预测.
- 开发的方程准确地解释了离心率,钢筋类型 (钢和FRP) 和柱子几何.
- 提出的模型和方程为在各种负载条件下设计RC柱提供了可靠的工具.
更多相关视频
08:27Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
Published on: January 5, 2024
05:26Determination of the Mechanical Properties of Flexible Connectors for Use in Insulated Concrete Wall Panels
Published on: October 19, 2022
相关概念视频
Design of Columns under a Centric Load
Euler's formula is applicable under the assumption that the column is a perfect, straight, homogenous prism, and it is operating...
Design of Columns under an Eccentric Load
Eccentric Loading
General Case of Eccentric Axial Loading
Consider a member subjected to equal and opposite forces that are applied along a line that does not coincide with the member's neutral axis. In unsymmetrical...
Eccentric Axial Loading in a Plane of Symmetry
Euler's Formula for Pin-Ended Columns
To calculate the critical load, envision...
