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神经网络技术预测CFRP加固混凝土方柱抗压性能 被引量:4

FORECASTING THE COMPRESSION-RESISTING OF SQUARE SECTION-CONCRETE COLUMN BY BP NEURAL NETWORK
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摘要 通过收集大量试验资料 ,建立了基于BP神经网络预测碳纤维加强复合材料 (CFRP)加固混凝土方柱抗压性能的网络结构模型 ,通过网络模拟预测值与真实试验值的比较 ,证明了该网络模型能够有效地预测加固后的混凝土方柱抗压性能 ,并对影响加固效果的各个因素进行了初步分析 ,其结论符合研究报道。 Through collecting a lot of test information,a BP neural network is set up, whi ch can forecast the compression-resisting of square section-concrete columns r einforced with CFRP. By comparing the simulation data with those of the experime nt, it is proved that the network can forecast efficiently; and the factors infl uencing the reinforcing effect are also analysed and the conclusions are in acco rd with the research report.
出处 《工业建筑》 CSCD 北大核心 2005年第1期75-78,共4页 Industrial Construction
基金 国家 8 63计划资助项目 (编号 2 0 0 1AA3 3 60 10 )
关键词 混凝土方柱 抗压性能 加固混凝土 CFRP 加固效果 网络模拟 碳纤维 神经网络技术 因素 网络结构 carbon fiber reinforced polymer square-concre t e columns BP neural network peak stress of the compression-resisting
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Cbaallal Omar, Shahawy Mohsen, et al. Performance of Axially Loaded Short Rectangular Columns Strengthened with Carbon Fiber-Reinforced Polymer Wrapping. Journal of Composites for Construction, ASCE, 2003(8) :200 - 208.
  • 2Campione G, Miraglia N. Strength and Strain Capacities of Concrete Compression Members Reinforced with FRP. Cement & Concrete Composite,2003,25:31 - 34.

同被引文献34

引证文献4

二级引证文献27

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