【摘 要】
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纤维增强复合材料（FRP）作为一种新型的增强加固材料，由于其强度高、质量轻、防腐蚀、耐疲劳、与混凝土粘结性能好以及便于施工等诸多优点，在混凝土结构修复加固领域得到了广泛的应用。近年来，随着人工智能（AI）的逐渐兴起，机器学习（ML）作为实现AI的一种途径，在水利、建筑等各行各业也得到了长足的发展。本文首先简单介绍了ML的基本原理，并通过对ML在混凝土结构工程中应用的系统回顾与总结，指出了传统试验和
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFC040902）； 国家自然科学基金（51739008,51879168）； 江苏省优秀青年科学基金（BK20180051）； 南京水利科学研究院院基金项目（Y417015）资助；
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纤维增强复合材料（FRP）作为一种新型的增强加固材料，由于其强度高、质量轻、防腐蚀、耐疲劳、与混凝土粘结性能好以及便于施工等诸多优点，在混凝土结构修复加固领域得到了广泛的应用。近年来，随着人工智能（AI）的逐渐兴起，机器学习（ML）作为实现AI的一种途径，在水利、建筑等各行各业也得到了长足的发展。本文首先简单介绍了ML的基本原理，并通过对ML在混凝土结构工程中应用的系统回顾与总结，指出了传统试验和数值模拟分析中FRP增强混凝土断裂研究存在的一些难点和局限性，阐述了基于ML的人工神经网络（ANN）方法在处理混凝土结构问题中的优越性，认为采用ANN方法能够有效解决FRP增强混凝土断裂研究中难以解决的问题；其次，对ANN方法应用于FRP增强混凝土断裂韧度预测中的新思路进行了详细介绍，给出了ANN方法应用于FRP增强混凝土断裂韧度预测的具体流程，并对其流程中的一些步骤给出了建议；最后，对ML应用于FRP增强混凝土断裂方向的深入研究进行了展望，提出了ML应用于FRP增强混凝土断裂方向深入研究的相关问题，为FRP增强混凝土断裂特性研究的进一步的探明、研发与应用提供参考，使得FRP增强混凝土断裂特性研究日益健全和完善。
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