2012年第6期（总第174期）
doi:10.3969/j.issn.10093230.2012.06.001
应用能源技术
基于遗传神经网络对FRP布加固混凝士
柱承载力的预测研究
詹界东，李阳
（东北石油大学土木建筑工程学院大庆163318）
摘要：为了比较准确的预测应用FRP布加图混凝土柱的承载力，文中应用遗传神经网络来对加固后的混凝土柱承载力进行研究，该方法充分的利用了神经网络与遗传算法的优点。预测结果表明：应用该方法对FRP布加固混凝土柱的承载力进行研究是可行的。
关键词：FRP布混凝土柱；遗传算法；神经网络
中图分类号：TV377文献标志码：B文章编号：1009-3230(2012)06=0001-04 ToBaseOnGneticNeuralNetwork'sPredictionofthe
BearingCapacityofReinforcedConcreteColumn
StrengthenedwithFRPFabric
ZHAN Jie-dong, LI Yang
(The Architecture Engineering Department of Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China) Abstract: In order to more accurately predict the bearing capacity of reinforced concrete column strengthened with FRP fabric, the paper applies genetic neural network to research the bearing capacity of reinforced concrete column, and this method make full use of the advantages of neura network and genetic algorithm. The forecast results indicate that using this method to research the
bearing capacity of reinforced concrete column strengthened with FRP fabric is feasible, Key words: FRP fabric; Concrete column; Genetic algorithm; Meural network
0引言
将FRP布黏贴在混凝土柱的表面，FRP布就可以与混凝土柱共同作用，一起来承担梁板传来的荷载，从而加强混凝土柱的承载力，因此利用 FRP布加固混凝土柱已被广泛应用在土木工程工程中。但是由于FRP布加固混凝土柱所获得的效果受到很多因素的影响，具有很大的非线性，因此加固后柱的承载力是很难确定的。本文利用遗传神经网络方法对RBF布加固后的混凝土柱承载力进行预测。该方法具有传统神经网络的信息收瑞日期：2012-04-10
修订日期：2012-05-06
作者离介：角界东（1970-），男，副教授，博士，国家一级注
册结构工醒师。
万方数据
1
分布存储、并行处理、自我学习以及特有的非线性信息处理能力，并且拥有遗传算法的全局搜索能力的优点。
1遗传神经网络
虽然BP神经网络具有强大的自适应和自学习能力，可以进行大规模数据处理以及具有极强的非线性通近和容错能力等优点，但是传统的BP 神经网络应用的BP算法是基于误差函数梯度信息进行搜索，其局部搜索能力强，全局搜索能力差，经常会使BP神经网络陷入局部无穷小，从而影响神经网络的泛化能力。遗传算法(GA)借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，其本质