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    基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡對FRP布加固混凝土柱承載力的預測研究

    2012-11-22 01:46:23詹界東張云峰吳亞軍東北石油大學土木建筑工程學院黑龍江大慶163318
    長江大學學報(自科版) 2012年22期
    關鍵詞:遺傳算法遺傳承載力

    詹界東,李 陽,張云峰,吳亞軍 (東北石油大學土木建筑工程學院,黑龍江 大慶 163318)

    基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡對FRP布加固混凝土柱承載力的預測研究

    詹界東,李 陽,張云峰,吳亞軍 (東北石油大學土木建筑工程學院,黑龍江 大慶 163318)

    為了比較準確的預測應用FRP布加固混凝土柱的承載力,應用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡來對加固后的混凝土柱承載力進行研究。該方法充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法的優(yōu)點。預測結(jié)果表明,應用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡方法對FRP布加固混凝土柱的承載力進行研究是可行的。

    FRP布;混凝土柱;遺傳算法;神經(jīng)網(wǎng)絡

    將FRP布粘貼在混凝土柱的表面,F(xiàn)RP布就可以與混凝土柱共同作用,一起來承擔梁板傳來的荷載,從而加強混凝土柱的承載力,因此,利用FRP布加固混凝土柱已被廣泛應用在土木工程中。但是,由于FRP布加固混凝土柱所獲得的效果受到很多因素的影響,具有很大的非線性,因此,加固后柱的承載力是很難確定的。下面,筆者利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡方法對RBF布加固后的混凝土柱承載力進行預測。該方法具有傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的信息分布存儲、并行處理、自我學習以及特有的非線性信息處理能力,并且擁有遺傳算法的全局搜索能力的優(yōu)點。

    1 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡

    雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的自適應和自學習能力,可以進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理以及具有極強的非線性逼近和容錯能力等優(yōu)點,但是傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用的BP算法是基于誤差函數(shù)梯度信息進行搜索,其局部搜索能力強,全局搜索能力差,經(jīng)常會使BP神經(jīng)網(wǎng)絡陷入局部無窮小,從而影響神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。遺傳算法(GA)是一種高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識,并自適應地控制搜索過程以求得最優(yōu)解。因此,將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡有機結(jié)合以提高收斂速度、避免陷入局部最優(yōu)來解決復雜問題已經(jīng)越來越受到人們的重視[1]。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的算法基本步驟[2]如下:

    步1 編碼。將網(wǎng)絡的權值分別用實數(shù)表示并設定參數(shù):輸入種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、網(wǎng)絡層數(shù)(不包括輸入層)、每層神經(jīng)元數(shù)。

    步2 初始化種群。隨機產(chǎn)生n個權值矩陣構(gòu)成初始種群,每個矩陣代表一個待訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。

    步3 評價。對每個神經(jīng)網(wǎng)絡以前向方式運行,計算評價函數(shù)值,并保留最優(yōu)個體。

    步4 遺傳操作。依次進行選擇、交換、變異、BP訓練,保留最優(yōu)個體,并計算評價函數(shù)值。若誤差達到指定的精度,則轉(zhuǎn)步5,否則,轉(zhuǎn)步4。

    步5 結(jié)束。

    2 樣本數(shù)據(jù)的采集

    FRP布加固柱承載力的主要影響因素[3]有截面面積Ac、混凝土立方體抗壓強度fc、 縱筋承載力Asfy(其中,As為縱筋面積;fy為縱筋的屈服強度)、截面形狀系數(shù)ξ(其中圓形截面取ξ=1.0,方形截面取ξ=0.8,矩形截面取ξ=0.7)、 含纖特征值λ=μfFRP/fc(其中,μ為FRP布與約束混凝土的體積比,fFRP為FRP布的抗拉強度)、 軸壓比β和粘貼層數(shù)n。筆者從相關文獻[4-8]共收集36個試驗樣本,其中將23個樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(見表1),剩下的13個樣本作為預測樣本,來校核神經(jīng)網(wǎng)絡,如表2所示。

    表1 神經(jīng)網(wǎng)絡學習樣本

    表2 神經(jīng)網(wǎng)絡預測樣本

    注:Ft,Fb分別為承載力的試驗值和模型預測值。

    3 神經(jīng)網(wǎng)絡建立與訓練

    由于影響FRP布加固混凝土柱的承載力的影響因素有7個,所以網(wǎng)絡的輸出層的神經(jīng)元為7個,經(jīng)過試算隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為30個,輸出結(jié)果為加固后的承載力,所以輸出層神經(jīng)元的個數(shù)為1個,即遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)是7-30-1,隱含層和輸出層神經(jīng)元的變換函數(shù)采用tan2sigmoid 型函數(shù)tansig;訓練函數(shù)采用traingdm函數(shù)。遺傳算法中令種群數(shù)為80,交叉概率Pc=0.6,變異率Pm=0.05,最大迭代次數(shù)為30,終止條件設為網(wǎng)絡訓練誤差小于10-3。由于數(shù)據(jù)間差異較大,為了使網(wǎng)絡具有良好的泛化能力,應用Matlab自帶的歸一化函數(shù)premnmx()進行數(shù)據(jù)歸一化,使所有數(shù)據(jù)在-1與1之間。訓練曲線分別見圖1和圖2,預測結(jié)果見表2。

    圖1 GA-BP適應度曲線圖 圖2 GA-BP算法學習過程誤差曲線

    從圖1~2中可以看出,遺傳算法具有快速尋優(yōu)的特性,經(jīng)過5代左右遺傳迭代,網(wǎng)絡的誤差平方和曲線大幅下降,適應度函數(shù)曲線也在急劇的上升。說明遺傳算法的運用收到了既定的效果,能夠幫助BP網(wǎng)絡快速地尋找到全局最優(yōu)點附近,在經(jīng)過50代遺傳迭代后,遺傳搜索停止,而轉(zhuǎn)入BP算法,進行局部空間的尋優(yōu)。從訓練曲線可知網(wǎng)絡訓練892步已達標,從預測結(jié)果中可知13個樣本中預測結(jié)果最大誤差為12.5%,說明網(wǎng)絡的泛化能力很好,可以用來對加固后的混凝土柱的承載力進行預測。

    4 結(jié) 語

    利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的自學與非線性擬合能力來對FRP布加固混凝土柱的承載力進行預測,經(jīng)過預測研究表明,應用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡對FRP布加固混凝土柱的承載力的預測是可行的。由于試驗數(shù)據(jù)有限,難以滿足網(wǎng)絡訓練的要求,所以導致預測結(jié)果誤差較大,如果增加訓練樣本的數(shù)量,將會達到更加理想的效果。研究中筆者只考慮了承載力的預測,全面的分析有待于進一步的研究。

    [1]劉洪,馬力寧,黃楨.集成化人工智能技術及其在石油工程中的應用[M].北京:石油工業(yè)出版社,2008.

    [2]郝華寧,劉陽.基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的個股價格短期預測[J].西安石油大學學報,2010,25(2):88-90.

    [3]潘奕,楊成,林擁軍.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的FRP加固混凝土柱承載力預測[J].2008,43(6):736-739.

    [4]Kshirsagars Lopezara Guptark.Environmental aging of fibre-reinforced polymer-wrapped concrete cylin-ders[J].ACI Material Journal,2000,97(6):703-712.

    [5]Rochettep Labossierep.Axial testing of rectangular column models confined with composites[J].Journal of Composites for Construction,2000,4(3):129-136.

    [6]Zhang S,Ye L,Mai Y W.A study on polymer composites strengthening systems for concrete columns[J].Application of Composites Material,2000,7(3):125-138.

    [7]敬登虎.GFRP組合RC柱軸心受壓的試驗研究與分析[D].重慶:重慶大學,2003.

    [8]潘毅.短期和長期負載下FRP約束混凝土應力-應變模型的理論分析與試驗研究[D].南京:東南大學,2008.

    10.3969/j.issn.1673-1409(N).2012.08.048

    TU375.3

    A

    1673-1409(2012)08-N147-03

    2012-05-12

    詹界東(1970-),男,1993年大學畢業(yè),博士,國家一級注冊結(jié)構(gòu)工程師,副教授,現(xiàn)主要從事結(jié)構(gòu)工程方面的教學與研究工作。

    李陽(1986-),男,2009年大學畢業(yè),碩士生,現(xiàn)主要從事結(jié)構(gòu)工程方面的研究工作;E-mail:liy95519@163.com。

    [編輯] 洪云飛

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