FRP在土木工程应用中的优化技术和算法综述

摘要整理

优化问题旨在满足相关约束条件下，最小化或最大化目标函数，可分为单目标或多目标优化。近年来，众多研究将优化问题应用于土木建筑工程领域，特别是在纤维增强复合材料（FRP）加固钢筋混凝土结构的改造和设计中，各类机器学习技术和算法得到广泛开发应用。FRP因其相比传统加固方法具有显著优势，已成为结构加固和改造的最有效手段，具有成本效益高、实用性强等特点。本研究系统阐述了如何将算法和机器学习方法应用于优化土木建筑工程中的FRP应用，并详细分析了各种优化策略及其研究成果。通过对18个前期研究案例的讨论和批判性评估，按所采用的算法或机器学习技术将其分为六类。研究结果表明，遗传算法是优化FRP应用的最优算法。本研究为后续研究人员和专业人士提供了有价值的指导。

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