【摘 要】
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FRP（Fiber Reinforced Polymer）已被广泛应用于既有混凝土结构的加固改造和新建结构中。FRP约束混凝土柱在地震作用下通常会受到轴压的往复循环作用，研究FRP约束混凝土在循环轴压作用下的应力应变特性对于FRP在实际工程中的应用具有重要意义。本文提出了一种用于建模循环轴压下FRP约束混凝土柱应力应变特性的神经网络预测模型，该模型采用长短期记忆（long short-term m
【机 构】
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北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室北京工业大学
【基金项目】
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北京市教育委员会项目：（No.KZ201610005013）；
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FRP（Fiber Reinforced Polymer）已被广泛应用于既有混凝土结构的加固改造和新建结构中。FRP约束混凝土柱在地震作用下通常会受到轴压的往复循环作用，研究FRP约束混凝土在循环轴压作用下的应力应变特性对于FRP在实际工程中的应用具有重要意义。本文提出了一种用于建模循环轴压下FRP约束混凝土柱应力应变特性的神经网络预测模型，该模型采用长短期记忆（long short-term memory, LSTM）单元对循环应力应变曲线中的滞回特性进行建模，构件的物理参数被有效地集成在网络的输入中。该模型能以端到端的方式进行高效的训练且不依赖任何专家经验。制作了一个包含166个FRP约束普通混凝土柱的循环轴压数据库，在该数据库上对模型的准确性和鲁棒性进行了充分的评估，结果表明测试集平均预测误差仅为0.32 Mpa。此外，对网络结构和超参数的影响进行了详细的讨论，结果表明该模型具有出色的预测性能。
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