-
题名基于机器学习的锈蚀钢筋混凝土柱抗压承载力预测模型
- 1
-
-
作者
孙亚南
王开来
李黎
-
机构
河南省建设工程检测工程技术研究中心河南豫美建设工程检测有限公司
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
-
出处
《混凝土》
北大核心
2025年第6期116-121,共6页
-
基金
水利部重大科技项目(sks-2022110)。
-
文摘
钢筋锈蚀会使钢筋混凝土柱的承载力显著下降,严重劣化结构耐久性。建立锈蚀钢筋混凝土柱抗压试验数据集,将钢筋、混凝土材料信息、结构配筋信息和钢筋锈蚀程度作为输入参数,抗压承载力为输出参数,采用5种机器学习算法构建锈蚀钢筋混凝土柱抗压承载力的预测模型,并与既有解析模型的预测精度进行对比。结果表明:极端随机树模型可以较好的预测锈蚀钢筋混凝土柱的承载力,而支持向量机模型的预测结果则相对较差。通过与解析模型计算的对比,验证了机器学习算法优越的可行性和可靠性。极端随机树模型的R^(2)、a_(20)相比解析模型分别提升了37.68%、6.6%。极端随机树模型的IAE值相比解析模型降低了28.57%。
-
关键词
机器学习
锈蚀钢筋
混凝土柱
预测模型
抗压承载力
-
Keywords
machine learning
corroded steel bars
concrete column
prediction model
compressive capacity
-
分类号
TU528.571
[建筑科学—建筑技术科学]
-
-
题名不同地层CFG桩易产生的质量问题
被引量：1
- 2
-
-
作者
周均增
陈天宇
-
机构
郑州市工程质量监督站
河南豫美建设工程检测有限公司
-
出处
《四川兵工学报》
CAS
2008年第4期151-152,154,共3页
-
文摘
通过典型的工程实例,提出了不同地层应用CFG桩容易发生的"断桩"和"跑桩"现象,并结合工程地质和施工工艺剖析了"断桩"和"跑桩"产生的原因,这对类似工程具有一定的借鉴作用.
-
关键词
CFG桩
桩身完整性
低应变
断桩
跑桩
-
分类号
TU753
[建筑科学—建筑技术科学]
-
