基于粒子群优化BP神经网络的中空夹层钢管混凝土柱轴压承载力研究
圆中空夹层钢管混凝土（concrete filled double-skin steel tube，CFDST）柱因其独特的结构形式与优异的力学性能，已成为现代工程结构中的主要受力构件。然而外钢管、内钢管与核心混凝土之间的相互约束作用导致其受力比较复杂。为此，采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST柱的轴压承载力进行了研究。收集了167组数据建立数据库，并选取8种影响因素作为输入层参数，轴压承载力作为输出层参数，分析了传统BP神经网络模型所存在的缺陷，建立了PSO-BP神经网络模型。此外，将机器学习模型与3种规范的结果进行比较，结果表明机器学习模型的精度比3种规范的精度更高。相较于BP神...
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Department of Progress in Steel Building Structures, Tongji University
2024-09-01
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| Series: | Jianzhu Gangjiegou Jinzhan |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://steelpro.tongji.edu.cn/thesisDetails#10.13969/j.cnki.cn31-1893.2024.09.005 |
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