基于人工神經網絡的碳纖維楠竹錨桿錨固力預測研究.pdf

1、碳纖維楠竹錨桿因取材方便、力學性能優(yōu)良、加固效果明顯等優(yōu)點,近年來常應用于古建筑土遺址的加固保護工程中。錨固力是錨桿最重要的性能參數(shù)之一,準確獲取錨桿的錨固力對保證施工安全和加固效果具有重要的實用意義。本文借助于工程實例,將人工神經網絡的BP模型應用于碳纖維楠竹錨桿錨固力的預測分析中,建立一種錨固力預測的智能模型。
　　本文基于相關的試驗研究,分析了土遺址加固錨桿錨固力機理及其主要影響因素?？紤]錨桿直徑、灌漿體強度、錨桿長度、孔徑

2、、錨桿傾斜角和碳纖維纏繞間距等影響因素,基于人工神經網絡的BP算法,建立了錨固力預測的智能模型。利用MATLAB人工神經網絡工具箱編制了專用計算程序;通過原位測試所得的15組學習樣本的訓練,網絡模型達到了預定的精度;用訓練過的網絡模型分別測算每根錨桿的錨固力,將所得預測值與現(xiàn)場原位測試結果進行比較分析,其平均相對誤差為4.02％,從而驗證了該方法的適用性和可行性。利用訓練好的網絡進行擴展計算,基于正交表試驗理論分析了其影響因素的敏感性,