詹界東,李 陽(yáng),張?jiān)品?,吳亞?(東北石油大學(xué)土木建筑工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318)
基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)FRP布加固混凝土柱承載力的預(yù)測(cè)研究
詹界東,李 陽(yáng),張?jiān)品澹瑓莵嗆?(東北石油大學(xué)土木建筑工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318)
為了比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)應(yīng)用FRP布加固混凝土柱的承載力,應(yīng)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)加固后的混凝土柱承載力進(jìn)行研究。該方法充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,應(yīng)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)FRP布加固混凝土柱的承載力進(jìn)行研究是可行的。
FRP布;混凝土柱;遺傳算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
將FRP布粘貼在混凝土柱的表面,F(xiàn)RP布就可以與混凝土柱共同作用,一起來(lái)承擔(dān)梁板傳來(lái)的荷載,從而加強(qiáng)混凝土柱的承載力,因此,利用FRP布加固混凝土柱已被廣泛應(yīng)用在土木工程中。但是,由于FRP布加固混凝土柱所獲得的效果受到很多因素的影響,具有很大的非線性,因此,加固后柱的承載力是很難確定的。下面,筆者利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)RBF布加固后的混凝土柱承載力進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法具有傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息分布存儲(chǔ)、并行處理、自我學(xué)習(xí)以及特有的非線性信息處理能力,并且擁有遺傳算法的全局搜索能力的優(yōu)點(diǎn)。
雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力,可以進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理以及具有極強(qiáng)的非線性逼近和容錯(cuò)能力等優(yōu)點(diǎn),但是傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的BP算法是基于誤差函數(shù)梯度信息進(jìn)行搜索,其局部搜索能力強(qiáng),全局搜索能力差,經(jīng)常會(huì)使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部無(wú)窮小,從而影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。遺傳算法(GA)是一種高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索過(guò)程中自動(dòng)獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí),并自適應(yīng)地控制搜索過(guò)程以求得最優(yōu)解。因此,將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合以提高收斂速度、避免陷入局部最優(yōu)來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題已經(jīng)越來(lái)越受到人們的重視[1]。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法基本步驟[2]如下:
步1 編碼。將網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值分別用實(shí)數(shù)表示并設(shè)定參數(shù):輸入種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)(不包括輸入層)、每層神經(jīng)元數(shù)。
步2 初始化種群。隨機(jī)產(chǎn)生n個(gè)權(quán)值矩陣構(gòu)成初始種群,每個(gè)矩陣代表一個(gè)待訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
步3 評(píng)價(jià)。對(duì)每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前向方式運(yùn)行,計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)值,并保留最優(yōu)個(gè)體。
步4 遺傳操作。依次進(jìn)行選擇、交換、變異、BP訓(xùn)練,保留最優(yōu)個(gè)體,并計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)值。若誤差達(dá)到指定的精度,則轉(zhuǎn)步5,否則,轉(zhuǎn)步4。
步5 結(jié)束。
FRP布加固柱承載力的主要影響因素[3]有截面面積Ac、混凝土立方體抗壓強(qiáng)度f(wàn)c、 縱筋承載力Asfy(其中,As為縱筋面積;fy為縱筋的屈服強(qiáng)度)、截面形狀系數(shù)ξ(其中圓形截面取ξ=1.0,方形截面取ξ=0.8,矩形截面取ξ=0.7)、 含纖特征值λ=μfFRP/fc(其中,μ為FRP布與約束混凝土的體積比,fFRP為FRP布的抗拉強(qiáng)度)、 軸壓比β和粘貼層數(shù)n。筆者從相關(guān)文獻(xiàn)[4-8]共收集36個(gè)試驗(yàn)樣本,其中將23個(gè)樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(見(jiàn)表1),剩下的13個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)樣本,來(lái)校核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如表2所示。
表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本
表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)樣本
注:Ft,Fb分別為承載力的試驗(yàn)值和模型預(yù)測(cè)值。
由于影響FRP布加固混凝土柱的承載力的影響因素有7個(gè),所以網(wǎng)絡(luò)的輸出層的神經(jīng)元為7個(gè),經(jīng)過(guò)試算隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為30個(gè),輸出結(jié)果為加固后的承載力,所以輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為1個(gè),即遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是7-30-1,隱含層和輸出層神經(jīng)元的變換函數(shù)采用tan2sigmoid 型函數(shù)tansig;訓(xùn)練函數(shù)采用traingdm函數(shù)。遺傳算法中令種群數(shù)為80,交叉概率Pc=0.6,變異率Pm=0.05,最大迭代次數(shù)為30,終止條件設(shè)為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差小于10-3。由于數(shù)據(jù)間差異較大,為了使網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力,應(yīng)用Matlab自帶的歸一化函數(shù)premnmx()進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化,使所有數(shù)據(jù)在-1與1之間。訓(xùn)練曲線分別見(jiàn)圖1和圖2,預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。
圖1 GA-BP適應(yīng)度曲線圖 圖2 GA-BP算法學(xué)習(xí)過(guò)程誤差曲線
從圖1~2中可以看出,遺傳算法具有快速尋優(yōu)的特性,經(jīng)過(guò)5代左右遺傳迭代,網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和曲線大幅下降,適應(yīng)度函數(shù)曲線也在急劇的上升。說(shuō)明遺傳算法的運(yùn)用收到了既定的效果,能夠幫助BP網(wǎng)絡(luò)快速地尋找到全局最優(yōu)點(diǎn)附近,在經(jīng)過(guò)50代遺傳迭代后,遺傳搜索停止,而轉(zhuǎn)入BP算法,進(jìn)行局部空間的尋優(yōu)。從訓(xùn)練曲線可知網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練892步已達(dá)標(biāo),從預(yù)測(cè)結(jié)果中可知13個(gè)樣本中預(yù)測(cè)結(jié)果最大誤差為12.5%,說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)的泛化能力很好,可以用來(lái)對(duì)加固后的混凝土柱的承載力進(jìn)行預(yù)測(cè)。
利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)與非線性擬合能力來(lái)對(duì)FRP布加固混凝土柱的承載力進(jìn)行預(yù)測(cè),經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)研究表明,應(yīng)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)FRP布加固混凝土柱的承載力的預(yù)測(cè)是可行的。由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)有限,難以滿足網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的要求,所以導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較大,如果增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量,將會(huì)達(dá)到更加理想的效果。研究中筆者只考慮了承載力的預(yù)測(cè),全面的分析有待于進(jìn)一步的研究。
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10.3969/j.issn.1673-1409(N).2012.08.048
TU375.3
A
1673-1409(2012)08-N147-03
2012-05-12
詹界東(1970-),男,1993年大學(xué)畢業(yè),博士,國(guó)家一級(jí)注冊(cè)結(jié)構(gòu)工程師,副教授,現(xiàn)主要從事結(jié)構(gòu)工程方面的教學(xué)與研究工作。
李陽(yáng)(1986-),男,2009年大學(xué)畢業(yè),碩士生,現(xiàn)主要從事結(jié)構(gòu)工程方面的研究工作;E-mail:liy95519@163.com。
[編輯] 洪云飛