预应力钢-混组合梁极限承载力分析及参数优化

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预应力钢-混组合梁极限承载力分析及参数优化
近年来,钢-混组合结构在实际工程中的应用越来越广泛。但在实际设计及应用过程中,对于承载力的计算偏保守,材料的性能存在较大的可利用空间。
为了提高钢混结构材料的利用率,节约生产成本。本文利用粒子群算法的极值寻优能力,在规定的样本空间中搜索使目标函数达到最优的设计参数组合。
并针对人工神经网络、粒子群算法在预应力钢-混组合梁优化中的应用进行了研究,主要内容包括:（1）结合已有组合梁建模方法,建立了普通钢-混组合梁及预应力钢-混组合梁三维有限元模型,通过已有试验结果修正得到基准有限元模型。（2）通过基准有限元模型,分析了型钢抗拉强度、混凝土轴心抗压强度、混凝土板厚、初始张拉预应力、栓钉直径等因素对预应力钢-混组合梁极限承载力的敏感度。
其敏感度大小分别为:0.66、0.17、0.25、0.13、0.31。（3）建立了基于预应力组合梁极限承载力的BP神经网络预测模型,并随机抽取10组测试样本,对比了神经网络预测、设计规范、聂建国及胡少伟得出的预应力钢-混组合梁的极限承载力值与试验值比值,其均值分别为:1.002,0.783,0.819,0.83。
从 ...

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关键词：承载力 预应力 人工神经网络 BP神经网络 粒子群算法