【摘 要】
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在传统概率分析方法的基础上，引入神经网络一蒙特卡罗技术，提出了基于神经网络一蒙特卡罗法的钢筋混凝土截面能力概率分析方法．以桥墩的截面尺寸、箍筋间距、钢筋屈服强度、钢筋
【机 构】
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同济大学土木工程防灾国家重点实验室
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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在传统概率分析方法的基础上，引入神经网络一蒙特卡罗技术，提出了基于神经网络一蒙特卡罗法的钢筋混凝土截面能力概率分析方法．以桥墩的截面尺寸、箍筋间距、钢筋屈服强度、钢筋的弹性模量、混凝土抗压强度以及混凝土弹性模量作为随机变量．每个变量取7个水平进行正交设计，组合成49个工况进行截面能力分析，并以此作为样本建立神经网络．应用蒙特卡罗法产生大量随机参数，并输入到网络进行仿真，再对仿真结果进行数理统计得到相应的截面能力概率特性．实例验证表明，该方法提高了钢筋混凝土桥墩截面能力概率分析的效率．
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