[发明专利]一种基于深度神经网络的钢筋混凝土矩形柱破坏模式预测方法在审
| 申请号： | 202310121661.9 | 申请日： | 2023-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN116415486A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 马小平;张海;蔡玉军;段熙宾;黄永安;王丹宁;孟晓健;张谦;马晓飞 | 申请（专利权）人： | 中铁第一勘察设计院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 李罡 |
| 地址： | 710043 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的钢筋混凝土矩形柱破坏模式预测方法。钢筋混凝土柱破坏模式的预测是土木工程领域的难点问题。本发明包括针对低周往复载荷下的钢筋混凝土矩形截面柱，创建并应用网络爬虫方法，构建试验数据库；根据试验数据库中设计参数之间相关性，通过无量纲化处理，确定用于预测的输入变量及对应输出变量；读取试验数据库，进行数据预处理，搭建并训练深度神经网络模型；基于测试集数据，通过已训练的深度神经网络模型，预测钢筋混凝土矩形柱的破坏模式。本发明借助机器学习强大的自学习、自适应能力，精准预测钢筋混凝土矩形柱的破坏模式，为震后结构的维修加固与损伤评估提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 钢筋混凝土 矩形 破坏 模式 预测 方法 | ||
【主权项】：
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