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摘 要: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神经网络模型,PSO-BP神经网络模型具有更好的预测能力,更有助于预测CFDST柱的轴压承载力,对工程上研究CFDST柱的力学性能有着重要意义。
关键词:BP神经网络;粒子群优化算法;中空夹层钢管混凝土柱;轴压承载力;机器学习模型
来源 | 建筑钢结构进展微信公众号
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