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作者：万海涛;张梦雅;赵铁军;任文娟;付小燕;
单位：河南大学建筑工程学院;
摘要：钢筋混凝土(RC)柱构件是钢筋混凝土结构中的关键构件，柱构件发生破坏很可能会导致结构发生严重破坏.因此，对RC柱破坏形态判别方法的研究尤为重要.为了研究RC柱破坏形态的判别方法，需对柱的破坏形态进行分类.利用太平洋地震工程研究中心(PEER)的数据库，对RC柱构件的破坏形态进行分类.根据人工神经网络(ANN)的分析模型并结合Levenberg Marquardt反向传播(LMBP)训练算法，得出一种RC柱构件破坏形态基于人工智能的判别方法.将111组数据中的89组数据作为训练数据，22组数据作为测试数据，并建立了RC柱构件破坏形态的ANN分析模型.结果表明，所提出的基于人工智能方法在判别RC柱构件破坏形态方面比传统方法表现得更好.
关键词：钢筋混凝土柱;;破坏形态;;判别方法;;人工智能;;准确率
基金资助：河南省科技攻关计划项目(242102320044);; 河南省自然科学基金(232300420341)
