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基于混合机器学习算法的FRP筋与UHPC粘结强度预测
1
作者
曹玉贵
韦嘉豪
+2 位作者
梅支耀
马有才
胡彪
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期289-298,共10页
为了预测FRP筋与UHPC的粘结强度,笔者基于已有文献中的348个样本数据,采用混合机器学习算法对FRP筋与UHPC的粘结强度进行预测。混合机器学习模型中包含7个输入变量,粘结强度作为输出变量,采用BP神经网络(BP-ANN)、基于遗传算法优化的BP...
为了预测FRP筋与UHPC的粘结强度,笔者基于已有文献中的348个样本数据,采用混合机器学习算法对FRP筋与UHPC的粘结强度进行预测。混合机器学习模型中包含7个输入变量,粘结强度作为输出变量,采用BP神经网络(BP-ANN)、基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)、极限学习机(ELM)、基于遗传算法优化的极限学习机(GA-ELM),建立了四种机器学习模型。所有机器学习模型的预测结果与试验值吻合较好。最后通过参数敏感性分析探讨各输入参数对粘结强度的影响,结果表明,参数c/d对粘结强度的影响最大,FRP筋类型的影响程度最小。研究结果为准确预测FRP筋与UHPC之间粘结强度提供了一种新的方法。
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关键词
FRP筋
UHPC
粘结强度
机器学习
参数敏感性分析
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职称材料
题名
基于混合机器学习算法的FRP筋与UHPC粘结强度预测
1
作者
曹玉贵
韦嘉豪
梅支耀
马有才
胡彪
机构
武汉理工大学土木
工程
与建筑学院
中建三局第一建设工程责任有限公司
深圳大学土木与交通
工程
学院
出处
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期289-298,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52378170)。
文摘
为了预测FRP筋与UHPC的粘结强度,笔者基于已有文献中的348个样本数据,采用混合机器学习算法对FRP筋与UHPC的粘结强度进行预测。混合机器学习模型中包含7个输入变量,粘结强度作为输出变量,采用BP神经网络(BP-ANN)、基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)、极限学习机(ELM)、基于遗传算法优化的极限学习机(GA-ELM),建立了四种机器学习模型。所有机器学习模型的预测结果与试验值吻合较好。最后通过参数敏感性分析探讨各输入参数对粘结强度的影响,结果表明,参数c/d对粘结强度的影响最大,FRP筋类型的影响程度最小。研究结果为准确预测FRP筋与UHPC之间粘结强度提供了一种新的方法。
关键词
FRP筋
UHPC
粘结强度
机器学习
参数敏感性分析
Keywords
FRP bars
UHPC
bond strength
machine learning
parameter sensitivity analysis
分类号
TU52 [建筑科学—建筑技术科学]
TB332 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合机器学习算法的FRP筋与UHPC粘结强度预测
曹玉贵
韦嘉豪
梅支耀
马有才
胡彪
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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