基于人工神经网络的钢管混凝土柱轴压承载力预测

摘要

钢管混凝土柱的轴压承载力是结构设计的重要指标之一，准确预测轴压承载力是保障结构安全的重要前提。通过收集文献数据和数值模拟数据，建立包含394个样品的数据集，并基于人工神经网络对钢管混凝土柱在轴压作用下的承载力进行预测。同时，建立具有良好预测精度和泛化性的BP神经网络模型，对预测值与试验数据值进行分析对比，并利用SHAP可解释分析法探究模型参数对预测结果的影响。结果表明：本文建立的BP神经网络模型可以快速准确地预测不同尺寸下具有不同箍筋配筋率的钢管混凝土柱轴压承载力，相较于传统试验和数值模拟方法，该模型可以有效节约时间和费用。研究结果可为人工神经网络技术在钢管混凝土柱轴压承载力及其他力学性能的预测和应用等方面提供一定的数据参考。

关键词

钢管混凝土柱 / 轴压承载力 / 人工神经网络 / 性能预测