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时间:2019-05-11
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1、中華民國第八屆結構工程研討會The8thNationalConferenceonStructureEngineeringSunMoonLake,Taiwan,R.O.C.,1-3Sept.2006PaperNo.L-001應用類神經網路預測鋼筋混凝土樑之扭力強度UsingNeuralNetworkstoPredicateTorsionalStrengthofReinforcedConcreteBeams湯兆緯正修科技大學土木系副教授摘要本文乃利用既有的類神經網路(artificialneuralnetwork,簡稱ANN)
2、套裝軟體(STATISTICANeuralNetworks)建構三種多層函數連結倒傳遞神經網路(multilayerperceptronsnetworks,簡稱MLP),以預測鋼筋混凝土樑扭力強度。研究上,為能涵蓋整個混凝土強度範圍,所蒐集的含腹筋及縱向扭力筋矩形鋼筋混凝土樑範例已包含普通混凝土與高強度混凝土。此外,亦將所建構類神經網路評估模式之預測值與現行ACI318規範所提供樑扭力強度分析模式之預測值加以比較,以探討這些模式之適當性。研究結果顯示,應用類神經網路可有效預測鋼筋混凝土樑之扭力強度,且其預測值的準確度優於既
3、有ACI318規範之解析公式。關鍵字:類神經網路、扭力強度、鋼筋混凝土樑AbstractInthisstudy,akindofmultilayerperceptronsnetworkwithbackpropagationalgorithmprovidedbySTATISTICANeuralNetworkswasusedtoestablishthreeartificialneuralnetworks(ANN)modelstopredicttheultimatetorsionalstrengthofreinforcedconc
4、retebeams.Adatabaseontorsionalfailureofreinforcedconcrete(includingnormal-andhigh-strengthconcretes)beamswithrectangularsectionsubjectedtopuretorsionwasretrievedfromtheexistingliteratureforanalysis.Besides,thepredictionsoftheANNmodelswerealsocomparedtothoseobtaine
5、dusingtheACI318Code.ItwasfoundthattheANNmodelsgivereasonablepredictionsoftheultimatetorsionalstrengthofRCbeams.TheresultsalsoshowthattheANNmodelsprovidebetteraccuracythantheACI318equationsfortorsion,bothintermsofcoefficientsofdeterminationandroot-mean-squareerror.
6、Keywords:artificialneuralnetworks,torsionalstrength,reinforcedconcretebeam1中華民國第八屆結構工程研討會,2006年9月1~3日一、前言一般而言,混凝土結構構件所承受的基本作用力包括撓曲力、軸向壓力與拉力、剪力及扭力。由此觀之,扭力強度為混凝土的一種重要力學性質,故在鋼筋混凝土建築與橋樑設計規範中均須將其納入考量。基本上,混凝土構件的扭力破壞是因其拉應力超過允許值所造成,而拉應力則係由扭力所引致的純剪力受力狀態。惟混凝土於扭力作用下的非線性行為相當複
7、雜,其數理模式不易建立。所幸,近年來模仿生物神經網路的資訊處理系統類神經網路(artificialneuralnetwork,簡稱ANN),可視為一個非線性模式,即輸入變數與輸出變數間的函數關係可為非線性,並能掌握輸入變數間的交互作用,此特性可建立複雜的函數關係,不僅能克服傳統線性迴歸分析的缺點,而且所建構模式的準確度相當高。目前,ANN已廣泛應用在工業、商業、管理、醫學、資訊等領域,就土木工程而言,其應用情況亦相當普遍[1-5]。另方面,有鑑於現今實驗資料蒐集的便利及資料分析技術的改善,故研發容易、方便使用且準確的混凝
8、土扭力強度預測方法將是一件有意義的事。基於以上述,本文首先乃蒐集承受純扭力作用之矩形斷面鋼筋混凝土樑扭力強度資料;其次,建構ANN模式,以預測含腹筋鋼筋混凝土樑的極限扭力強度,並將所建構評估模式之預測值與現有鋼筋混凝土樑扭力分析模式之預測值作比較。二、RC樑扭力強度之分析模式現行用來分析鋼筋混凝土樑構材
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