基于软计算的钢-混凝土结构螺栓抗剪分析预测

"这篇研究论文探讨了钢-混凝土结构中带头螺栓的抗剪能力，并利用软计算方法，即人工神经网络(ANN)进行分析预测。作者总结了基于规范的有头螺栓抗剪能力预测方程，并建立了一个包含234个推出测试结果的数据库，以此训练和验证提出的ANN模型。研究中确定的三个关键输入参数为钢螺柱的抗拉强度、直径和混凝土的抗压强度。经过分析，提出的ANN模型在预测有头螺栓剪切力时表现出较高的精度，最大相对误差为3.3%，平均相对误差仅为0.6%，优于现有规范方程的平均误差，后者超过13%。" 文章深入研究了在钢-混凝土结构中，有头螺栓作为剪切连接件的作用。这种连接件在传递纵向剪力方面至关重要，特别是在如桥梁甲板等复合结构中。论文首先概述了现行规范中用于预测有头螺栓抗剪能力的公式，这些公式通常是工程设计的基础。 随后，作者提出了一个基于人工神经网络的分析模型。人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，擅长处理复杂非线性问题，因此适合对有头螺栓的抗剪性能进行预测。他们收集了过去研究中的234个推出测试数据，这些数据涵盖了各种工况下的螺栓性能，用以训练和测试ANN模型。 通过比较，研究发现，新提出的ANN模型在预测有头螺栓剪切力方面的表现远超基于规范的方程。最大相对误差仅为3.3%，显示模型预测的精确度非常高；平均相对误差为0.6%，这表明模型在大多数情况下能准确预测螺栓的抗剪能力。相比之下，传统的基于规范的方程在同样数据集上的平均误差超过13%，表明了ANN模型的优越性。 这一研究的贡献在于提供了一种更精确预测有头螺栓抗剪能力的方法，这对于钢-混凝土结构的设计和安全评估具有重要意义。通过采用先进的数据分析技术，可以更准确地评估结构的性能，从而提高整体结构的安全性和耐久性。此外，该研究也强调了在结构工程领域引入机器学习和人工智能技术的潜力，以提升传统设计方法的效率和精度。