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《灰色自回归模型对钢纤维混凝土弯曲疲劳强度的预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、学兔兔www.xuetutu.com2013年第8期混凝土与水泥制品2013No.88月CHINAC0NCRETEANDCEMENTPRODUC:TSAugust灰色自回归模型对钢纤维混凝土弯曲疲劳强度的预测刘永连,卢哲安,袁晓辉,常佳伟。(1.武汉理工大学土木工程与建筑学院,430070;2.武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,430070;3.浙江宏正建筑设计有限公司,嘉兴314000)摘要:影响混凝土疲劳强度因素的不确定性使材料在最薄弱环节容易造成局部损伤破坏,最终导致整个材料的破坏。因此,随机预测具有一定的现实意义。通过灰色自回归模型和GM(1,1)
2、模型预测钢纤维混凝土(SFRC)弯曲疲劳强度试验值.分析两种方法的预测精度的高低。结果表明,灰色自回归模型预测精度比GM(1,1)模型的精度较高。关键词:SFtLC;疲劳强度;灰色系统理论;灰色自回归模型Abstract:Uncertaintyofthefactorsthataffectthefatiguestrengthofconcreteislikelytocauselocaldamageandfailureintheweakestlinkofmaterial,eventuallyleadingtothedestructionoftheentiremateria1.
3、Therefore,therandompredictionoffatiguestrengthofconcretehaspracticalsignificance.rhebendingfatiguestrengthofSFRCiscalculatedbythegrayautoregressivemodelandGM(1,1)mode1.Meanwhile,theforecastaccuracyofthetwomodelsisanalyzedbycomparingwiththecalculatedvalues.rI’Ileresultsshowthatforecastpre
4、cisionofgray-autoregressivemodelishigherthanthatofGM(1,1)mode1.Keywords:Steelfiberreinforcedconcrete;Fatiguestrength;Graysystemtheory;Gray—autoregressivemodel中图分类号:TU528.572文献标识码:A文章编号:1000—4637(2013)08—48—030前言关性以及规律性等原理,在各种条件相对稳定的前混凝土的疲劳破坏是指在反复荷载作用下,裂提下,对以后发展情况进行预测。缝的引发、扩展、恢复、再引发、再扩展、再
5、恢复,至本文将灰色自回归模型用于对SFRC弯曲疲劳混凝土在远小于其屈服应力情况下的破坏。材料的强度的预测。提供了一种对混凝土弯曲疲劳强度预耐疲劳性能有助于提高工程的耐久性和使用寿命。测有较高精度的方法。因此,提高材料的耐疲劳性能是工程界十分关注的1灰色自回归模型问题【1-2]。钢纤维的掺入,不仅能改善混凝土的疲劳1.1灰色模型GM(1,1)性能,而且还能提高混凝土的抗压、抗折、抗拉、弯灰色系统理论是上世纪80年代由邓聚龙教授曲韧性、冲击性能等。因此.对SFRC弯曲疲劳强度创立发展起来的一种新型预测理论。专门处理“贫的预测有利于SFRC在工程中更广泛的应用。信息”“小样本
6、”数据领域的不确定问题分析理论。影响混凝土的疲劳性能因素有很多,且各种因它是利用连续的灰色微分模型建模,对系统的发展素的影响是未知或不确定的。不确定性经常使材料进行全面的观察分析,并对未来数据进行预测l71。在最薄弱环节造成局部损伤破坏。最终导致整个材GM(1,1)是只包含一个变量的微分方程。料的破坏。灰色系统理论[31通过对离散的信息源数设疲劳试验寿命值的原始数据序列为:据进行处理建模.在建模时要对信息源数据进行累w(k)=(∞(O)∞(1)∞(2)∞(n))(1)加,使信息源数据中所蕴含的确定性加强,从而使,,,用数学累加生成算法将(k)数据通过累加得在寻找数据的内
7、在规律更简单明了.以此来预测生成一阶累加数列:和监控事物的发展趋势。自回归模型嘲有效地利¨(k)=f(O)(1),(2),‘(凡)}(2)用信息源数据的影响,根据事物发展的连续性、相,则⋯(k)对时间求导,得影子方程为:基金项目:交通运输部科技项目(2012—319—811-120)。—.48—.学兔兔www.xuetutu.com刘永连,卢哲安,袁晓辉,等灰色自回归模型对钢纤维混凝土弯曲疲劳强度的预测~10‘”/L(1)(3)机项,必须将趋势项‘。()分离+僦.。用式(1)中由原始+l序列减去(7)式中的拟合值[61,即、,=式中,a为
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