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题名基于机器学习的再生骨料混凝土梁抗剪承载力预测
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作者
王欣悦
李秀领
郭强
吕相蓉
孙广
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机构
山东建筑大学土木工程学院
建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室
中建八局第二建设有限公司
中国建筑第二工程局有限公司
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出处
《混凝土》
CAS
北大核心
2024年第4期71-76,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51278290)
山东省自然科学基金(ZR2020ME245)
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)(2021CXGC011204)。
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文摘
为解决当前再生骨料混凝土(RAC)梁缺乏统一抗剪承载力计算模型、相关试验工作量大且难以得出规律性结论等问题,建立了基于机器学习的RAC梁抗剪承载力预测模型。根据既有文献收集468根RAC矩形梁试件的抗剪性能试验数据,通过研究截面宽度、截面有效高度、再生粗骨料取代率、立方体抗压强度、轴心抗拉强度、剪跨比、纵筋配筋率和配箍特征值对再生骨料混凝土梁抗剪承载力的影响,结合逻辑回归(LR)、决策树(DT)、AdaBoost(AB)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)5种机器学习算法进行学习和训练,建立再生骨料混凝土梁抗剪承载力预测模型并比较预测效果,分析不同机器学习算法预测精度。研究结果表明:ANN算法与AdaBoost算法均能准确预测出再生骨料混凝土梁抗剪承载力,决定系数R2大于0.9,平均绝对误差MAE分别为18.66、15.96。根据精度统计指标,建议再生骨料混凝土梁的预测计算优先使用ANN算法和AdaBoost算法。最后,基于收集试验数据与回归分析,提出RAC梁抗剪承载力建议式。
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关键词
机器学习
数据库
再生骨料混凝土梁
抗剪承载力预测
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Keywords
machine learning
database
recycled aggregate concrete beams
prediction of shear capacity
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分类号
TU528.041
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名再生混凝土梁抗弯性能试验
被引量：10
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作者
汪加梁
张春
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机构
桂林理工大学南宁分校
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期130-134,共5页
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文摘
以再生骨料的取代率为试验参数,对1组普通混凝土梁和4组不同取代率的再生混凝土梁进行对比试验.研究在相同水灰比条件下,再生粗骨料混凝土梁和普通混凝土梁抗弯性能的差异和共同点,以及不同取代率的再生混凝土梁抗弯性能的差异.重点分析再生混凝土梁的平截面假定的适用性,承载能力、抗裂性能和抗弯刚度的差异.结果表明再生混凝土的立方体抗压强度和普通混凝土的立方体抗压强度相差不明显;再生混凝土梁极限受弯承载力小于普通混凝土梁的极限受弯承载力,取代率对再生混凝土梁的受弯极限承载力没有明显的影响;再生混凝土梁的抗弯刚度小于普通混凝土梁;再生混凝土抗裂性能比普通混凝土差.
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关键词
再生粗骨料混凝土梁
立方体抗压强度
抗弯性能
取代率
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Keywords
recycled coarse aggregate concrete beam
cube compressive strength
anti-bending performance
replacement rate
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分类号
TU317.2
[建筑科学—结构工程]
TU502.6
[建筑科学—建筑技术科学]
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