外贴纤维增强复合材料套筒加固梁抗剪强度的可靠机器学习模型

摘要整理

外贴纤维增强复合材料（FRP）套筒加固钢筋混凝土构件的抗剪性能是提升建筑可持续性的重要手段，已在全球范围内得到广泛应用。然而，美国混凝土学会发布的报告指出，在实际工程应用前需要进行严格的审查。现有抗剪设计方程数量极为有限，且可靠性和精度不足，亟需深入研究。机器学习技术已成功应用于复杂问题的强度模型开发，包括抗剪、抗弯和抗扭等问题。本研究建立了一个可靠的机器学习模型，用于预测采用外贴FRP片材加固的钢筋混凝土梁的抗剪强度。该模型基于实验数据库进行开发和验证，并与现有文献中的有限模型进行对比。研究结果表明，该模型相比已有模型具有更好的预测精度，能够准确考虑多种参数的影响，包括构件几何尺寸、加固细节和配置方式等。该模型可为设计规范和力学模型的进一步完善提供指导。

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