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基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究
被引量：
5
1
作者
吴大宏
赵人达
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期231-235,共5页
混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂 ,具有一定的随机性 ,难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆功能 ,对部分预应力混凝土梁的荷载 裂缝关系进行建模 ,通过试验数据进行验证 ,效果良好 ,证明应...
混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂 ,具有一定的随机性 ,难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆功能 ,对部分预应力混凝土梁的荷载 裂缝关系进行建模 ,通过试验数据进行验证 ,效果良好 ,证明应用神经网络来对部分预应力混凝土梁的荷载 裂缝关系进行建模是可行的。
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关键词
荷载-裂缝模型
神经网络
建模
部分预应力混凝土梁
弯曲
裂缝
混凝土桥梁
裂缝
原因
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职称材料
题名
基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究
被引量：
5
1
作者
吴大宏
赵人达
机构
西南交通大学土木工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期231-235,共5页
文摘
混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂 ,具有一定的随机性 ,难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆功能 ,对部分预应力混凝土梁的荷载 裂缝关系进行建模 ,通过试验数据进行验证 ,效果良好 ,证明应用神经网络来对部分预应力混凝土梁的荷载 裂缝关系进行建模是可行的。
关键词
荷载-裂缝模型
神经网络
建模
部分预应力混凝土梁
弯曲
裂缝
混凝土桥梁
裂缝
原因
Keywords
neural networks
prestressed concrete beams
modeling
分类号
U448.35 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U448.21 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究
吴大宏
赵人达
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
5
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