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本文利用BP神经网络模型,对部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度的计算方法进行了探讨。首先,通过理论分析,找出影响预应力混凝土梁裂缝宽度的主要因素,在此基础上,建立预测预应力混凝土梁裂缝宽度的优化BP神经网络模型。然后,针对所建模型,输入一定量的实测的预应力混凝土梁裂缝宽度数据样本,进行模型参数的训练和学习,利用人工元神经网络的特点,训练好裂缝宽度计算模型。仿真计算的结果表明,应用人工元神经网络方法,进行部分预应力混凝土梁的裂缝宽度的预测计算是可行的,而且与我国现行规范公式的计算结果相比,计算精度更高。 相似文献
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为研究采用神经网络的方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率,收集以往PC梁的动力试验数据,并在此基础上补充制作5根PC梁进行动力试验,采集相关数据。构建径向基(RBF)神经网络,采用泛化回归神经网络(GRNN)进行函数逼近,径向基函数的光滑因子取为0.15。筛选9个影响PC梁自振频率的关键参数作为神经网络的输入参数,用收集到的试验数据对神经网络进行训练,并预留出1根PC梁的试验数据对网络进行仿真。仿真结果表明,采用所研究的神经网络方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率是可行的,这种网络具有很好的预测能力和泛化能力。 相似文献
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预应力混凝土梁自振频率试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过2根无粘结预应力梁和3根有粘结预应力梁的动力试验,分级施加预应力和外荷载,在不同预应力和外荷载下分别对其前2阶频率进行测试,寻找其自振频率与力筋中预应力的关系. 相似文献
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