• ISSN 0258-2724
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基于BP神经网络的FRP加固混凝土柱承载力预测

潘毅 杨成 林拥军 赵世春

潘毅, 杨成, 林拥军, 赵世春. 基于BP神经网络的FRP加固混凝土柱承载力预测[J]. 西南交通大学学报, 2008, 21(6): 736-739.
引用本文: 潘毅, 杨成, 林拥军, 赵世春. 基于BP神经网络的FRP加固混凝土柱承载力预测[J]. 西南交通大学学报, 2008, 21(6): 736-739.
PAN Yi, YANG Cheng, LIN Yongjun, ZHAO Shichun. BP Neural Network-Based Prediction of Load-Bearing Capacity of Concrete Column Reinforced by FRP[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2008, 21(6): 736-739.
Citation: PAN Yi, YANG Cheng, LIN Yongjun, ZHAO Shichun. BP Neural Network-Based Prediction of Load-Bearing Capacity of Concrete Column Reinforced by FRP[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2008, 21(6): 736-739.

基于BP神经网络的FRP加固混凝土柱承载力预测

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(50508036,50678150)

西南交通大学校基金(2007A06,2007Q095)的资助

详细信息
    作者简介:

    潘毅(1977- ),男,讲师,博士,研究方向为工程结构的鉴定与加固,电话:028-87634832,E-mail:panyi332@yahoo.com.cn

BP Neural Network-Based Prediction of Load-Bearing Capacity of Concrete Column Reinforced by FRP

  • 摘要: 为提高纤维增强复合材料(FRP)加固混凝土轴压柱承载力的计算精度,建立了FRP加固混凝土轴压柱承载力的BP神经网络预测模型.利用大量试验数据对神经网络模型进行训练,并用训练成熟的神经网络模型对FRP加固混凝土轴压柱的承载力进行了预测.通过模型预测值与试验结果的比较,证明该模型的预测结果具有一定的可信度,最大误差不超过15%,比其他计算模型的精度高.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-05-06
  • 刊出日期:  2008-12-25

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