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J-GLOBAL ID：201702233640595595   整理番号：17A1600281

アンカー付きFRPによるせん断強化梁の非剥離破壊モードBPネットワーク予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of failure modes for RC beams shear-strengthened with well-anchored FRP composites using neural networks

著者 (5件)： Ren Da (广州大学 土木工程学院,广州 510006; 中南大学 土木工程学院,長沙 410075) ,  Zhou Chaoyang (中南大学 土木工程学院,長沙,410075) ,  Liu Jian (广州大学 土木工程学院,广州,510006) ,  Liu Jun (中南大学 土木工程学院,長沙,410075) ,  He Xuejun (中南大学 土木工程学院,長沙,410075)
資料名： Tumu Jianzhu yu Huanjing Gongcheng  (Tumu Jianzhu yu Huanjing Gongcheng)
巻： 39  号： 1  ページ： 77-85  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2135A  ISSN： 1674-4764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 信頼性のあるアンカーFRPによって強化されたコンクリート梁の非剥離剪断破壊モードを,FRP破壊制御の破壊,圧縮領域のコンクリート(限界応力状態)の圧縮破壊,FRP破壊,およびコンクリート圧壊の同時発生の限界破壊の3つのモードに分類した。BP神経回路網を用いて,剪断強化梁の破壊モードを予測するためのインテリジェント予測モデルを確立し,そして,31の非剥離破壊強化梁の試験結果と比較した。モデルの全体精度は90%に達し,破壊モードネットワークの予測モデルは,剪断強化梁の非剥離せん断破壊モードの識別に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  神経回路網 ,  剪断破壊 ,  予測モデル ,  *剪断 ,  圧壊 ,  信頼性 ,  コンクリート ,  *破壊モード ,  同時発生 ,  モデル
準シソーラス用語： 圧縮破壊 ,  臨界応力 ,  コンクリート梁 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： concrete beams ,  artificial neural network ,  failure mode ,  fiber reinforced polymers ,  strengthening

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (8件)： アンカー ,  FRP ,  せん断 ,  強化 ,  梁 ,  破壊モード ,  BPネットワーク ,  予測