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作者：穆清君;李贤仰;李思凡;宋显斌;潘仁胜;
单位：中交第二航务工程局有限公司;长沙理工大学土木工程学院;湖州交通规划设计院;
摘要：为提供准确的UHPC直剪承载力，以指导UHPC结构设计，建立一种基于BP神经网络的UHPC直剪承载力预测模型。该方法基于机器学习中的反向传播人工神经网络(BP-ANN),搜集现有相关试验数据并建立数据库，将混凝土抗压强度、受剪面积、纤维特征参数、钢筋参数和侧向约束应力指定为输入特征参数，将直剪承载力指定为输出量，利用数据库对BP-ANN模型进行训练。将模型预测值与试验实测值和现有计算模型的结果进行对比，并采用SHAP算法对各参数重要性进行分析。结果表明：BP-ANN模型具有更好的预测效果，其相关系数R~2达到0.953,平均绝对误差MAE为1.015,模型训练结果理想，可应用于实际的数据处理分析；侧向约束应力对直剪承载力的影响最大，钢筋参数影响最小。
关键词：桥梁工程;;UHPC;;直剪承载力;;BP神经网络;;预测模型;;参数分析;;SHAP算法
基金资助：湖南省自然科学基金青年项目(2022JJ40488);; 湖南大学风工程与桥梁工程湖南省重点实验室开放基金项目(2022ZDK002)~~
