基于神经网络的受损钢结构变电构架承载能力预测

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ＸｉａｎＱｉｎｇｊｕｎＺｈａｎｇＭｅｎｇＬｉＴｉａｎ
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｕｉｌｄｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｏｎ￣ｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｔｗｏ — ｓｐａｎｃｈａｒａｃｔｅｒｓｈａｐｅｄｓｔｅｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｇａｎｔｒｉｅｓｏｆｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｕｎｉｌａｔｅｒａｌｓｕｐｐｏｒｔ，ｂｉｌａｔｅｒａｌ
成庆军，等：基于神经网络的受损钢结构变电构架承载能力预 பைடு நூலகம்
基于神经网络的受损钢结构变电构架承载能力预测＊
咸庆军张猛。李天
４５０００１）（１．同济大学建筑工程系，上海２０００９２；２．郑州大学土木工程学院，郑州摘
ｓｕｐｐｏｒｔｓａｎｄｎｏｎ — ｌａｔｅｒａｌｓｕｐｐｏｒｔｓｗｅｒｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｂｅｉｎｇｄａｍａｇｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉｒｂｅｈａｖｉｏｒｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ，ｔｈｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｅｃｏｎｄ — ｏｒｄｅｒｅｆｆｅｃｔａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｇａｎｔｒｙｏｆｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅａｃｔｉｏｎｏｆｏｂｌｉｑｕｅｌｏａｄ，ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ１ｏａｄａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｌｏａｄａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｏｆｓｔｅｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｇａｎｔｒｙｏｆｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｆｏｒｅｃａｓｔｅｌａｓｔｉｃ，ｅｌａｓｔｉｃ — ｐｌａｓｔｉｃｕｌｔｉｍａｔｅｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｇａｎｔｒｙｏｆｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｍａｇｅｄｅｇｒｅｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒａｃｔｕａｌｇａｎｔｒｙｏｆｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｉｎｓａｆｅｔｙ
要：以单侧、双侧及无侧向支撑的两跨人字形钢结构变电构架为研究对象，通过分析其受损前后的受力性能，
得到变电构架在斜向、水平及竖向荷载作用下的二阶效应特点及影响因素。在此基础上，运用人工神经网络方法，建立起精度很高的钢结构变电构架承栽能力预测模型，有效预测变电构架在不同损伤程度下的弹性、弹塑性极限承栽力及相应变形，可为实际变电构架的安全性监测分析及日常运营维护提供参考依据。
关键词：钢结构；变电构架；二阶效应；极限承载力；神经网络；承载力预测
ＤｏＩ：ｌ０．３９６９Ｉ／Ｊ．ｉｓｓｎ．１００７－９９６３．２０１３．０３．００３
ＢＥＡＲＩＮＧＣＡＰＡＣＩＴＹＦｏＲＥＣＡＳＴＯＦＤＡＭＡＧＥＤＳＴＥＥＬＳＴＲＵＣＴＵＲＡＬＧＡＮＴＲＹｏＦＳＵＢＳＴＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤｏＮＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷｏＲＫ