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| RC墩柱橋梁模板主要力學特性包括承載力和變形能力 |
采用本文提出的KGNN方法、建立的試驗數據庫和經驗知識表征方法，可以對RC墩柱橋梁模板力學性能進行分析，圖5為建立KGNN模型的流程圖。首先，將80%和20%的試驗數據分別隨機劃分為訓練集和測試集;隨后，確定KGNN架構:輸入層為10個RC墩柱橋梁模板特征X,輸出層為力學特性Y,隱含神經元數量為8一30(經過比較不同隱含層神經元數量的模型性能選擇最優隱含層神經元數量)，激活函數為sigmoid函數，終止條件為最大循環次數1了或誤差容錯10一3，學習率為0.15,動量因子為0.05，噪聲為0.01;最后，用訓練集數據和領域經驗知識訓練KGNN模型，并通過比較得到RC墩柱橋梁模板力學性能最優分析模型。這里通過采用K折交叉驗證方法以進一步保證模型的泛化性能，即將訓練集數據隨機分為K份(本文K取10)，每次取1份作為驗證集，將其他K-1份數據作為訓練集，訓練得到的模型都要經過篩選;之后，將與經驗知識相符的模型劃入最優模型候選區，并采用驗證集數據進行循環驗證;最后，采用測試集數據即可驗證該KGNN模型。
RC墩柱橋梁模板主要力學特性包括承載力和變形能力，這些特性可以用于RC結構有限元模擬和抗震分析及設計。本節以峰值承載力Uma、和極限變形能力d。為預測指標，驗證本文提出的KGNN方法的有效性。該方法也可以無縫學習其他力學特性。為了比較本文方法與傳統機器學習方法的有效性，本文采用常用的反向傳播神經網絡(BPNN)算法學習試驗數據，建立純數據驅動的RC墩柱橋梁模板力學特性分析模型。http://www.kxkjtech.com/ |
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