冻融循环下FRP筋混凝土界面黏结强度预测OACSTPCD
Prediction of interfacial bond strength of FRP reinforced concrete under freeze-thaw cycles
在冻融、腐蚀等恶劣服役环境下,用纤维增强复合材料(FRP)代替钢筋来提升混凝土结构的耐久性,已越来越多地应用在土木工程中.针对冻融循环下FRP筋混凝土界面黏结机理复杂,反映界面性能的理论模型难以构建问题,基于文献中110组冻融循环下FRP筋混凝土拉拔试验数据,采用遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)预测FRP筋混凝土界面黏结强度,通过分析权值矩阵的参数敏感性,筛选界面黏结强度的主要影响参数并以此为变量,运用基因表达式编程(GEP)方法建立界面黏结强度的计算公式.与目前文献中仅有的两个理论模型相比,所提公式在计算冻融循环下FRP筋混凝土界面黏结强度时精度更高、泛化性能更强.
高旭;黄丽华
大连理工大学 建设工程学院 ,辽宁 大连 116024
土木建筑
FRP筋混凝土黏结强度冻融循环反向传播神经网络(BPNN)基因表达式编程(GEP)
FRP reinforced concretebond strengthfreeze-thaw cycleback propagation neural network (BPNN)gene expression programming (GEP)
《大连理工大学学报》 2024 (001)
57-63 / 7
国家自然科学基金资助项目(51678115).
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