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申请/专利权人：林都绿建(江苏)工程设计研究有限公司;中国联合工程有限公司;西安石油大学

摘要：本发明实施例涉及一种预测混凝土应力应变峰值特征的处理方法和装置，所述方法包括：构建预测模型、数据集；确认预测模型的隐藏层神经元总数的取值范围；并使用遗传算法对预测模型进行一轮优选；并基于一轮优选结果对预测模型进行基版模型设置；并对基版模型进行二轮优化；并基于二轮优化结果固化预测模型参数；参数固化后将由任意一组混凝土构件参数组生成的模型输入向量输入预测模型进行预测得到对应的模型预测向量，并对模型预测向量进行反归一化处理得到对应的峰值应变应力预测值组成对应的预测结果并保存。通过本发明提供的预测模型处理应力应变峰值特征的数据获取任务，可以降低任务处理难度、缩短任务处理周期、提高任务处理效率。

主权项：1.一种预测混凝土应力应变峰值特征的处理方法，其特征在于，所述方法包括：基于反向传播网络的网络结构构建一个用于根据一个混凝土构件的归一化参数组对混凝土构件的归一化峰值应变与归一化峰值应力进行预测的应力应变峰值特征预测模型记为对应的第一预测模型；所述第一预测模型由输入层、隐藏层和输出层组成；所述第一预测模型中所述隐藏层与所述输出层使用的传递函数均为sigmoid激活函数；所述归一化参数组由十九个归一化参数组成，分别为：归一化箍筋短轴尺寸、归一化箍筋长轴尺寸、归一化箍筋截面面积、归一化箍筋截面惯性矩、归一化箍筋外形编码、归一化箍筋间距、归一化箍筋配筋率、归一化箍筋强度、归一化箍筋肢数、归一化混凝土强度、归一化截面尺寸、归一化混凝土保护层厚度、归一化构件纵向尺寸、归一化构件高宽比、归一化构件截面形状、归一化纵筋强度、归一化纵筋配筋率、归一化配箍特征值和归一化配筋特征值；构建一个模型训练数据集记为对应的第一数据集；所述第一数据集包括多个第一数据记录；所述第一数据记录包括第一训练参数组和第一标签预测向量；所述第一训练参数组由十九个所述归一化参数组成；所述第一标签预测向量由两个归一化预测值组成，分别为归一化峰值应变预测值和归一化峰值应力预测值；对所述第一预测模型的隐藏层神经元总数A的取值范围进行确认得到对应的第一取值范围；并使用遗传算法根据所述第一取值范围和所述第一数据集对所述第一预测模型的模型参数进行一轮优选得到对应的一轮神经元总数和一轮模型参数集；并基于所述一轮神经元总数和所述一轮模型参数集对所述第一预测模型进行基版模型初始化设置得到对应的第一基版模型；并基于所述第一数据集对所述第一基版模型的模型参数进行二轮优化得到对应的二轮模型参数集；并基于所述二轮模型参数集对所述第一预测模型进行模型参数固化；所述第一取值范围包括多个神经元总数取值；完成模型参数固化后接收任一个混凝土构件的原始参数组记为对应的第一参数组；所述第一参数组由十九个未做归一化处理的原始构件参数组成，分别为：箍筋短轴尺寸、箍筋长轴尺寸、箍筋截面面积、箍筋截面惯性矩、箍筋外形编码、箍筋间距、箍筋配筋率、箍筋强度、箍筋肢数、混凝土强度、截面尺寸、混凝土保护层厚度、构件纵向尺寸、构件高宽比、构件截面形状、纵筋强度、纵筋配筋率、配箍特征值和配筋特征值；对所述第一参数组的十九个所述原始构件参数分别进行归一化处理得到对应的十九个所述归一化参数组成对应的第一模型输入向量；将所述第一模型输入向量输入所述第一预测模型进行预测处理得到对应的第一模型预测向量；所述第一模型预测向量由两个所述归一化预测值组成；对所述第一模型预测向量的两个所述归一化预测值分别进行反归一化处理得到对应的第一峰值应变预测值和第一峰值应力预测值组成对应的第一预测结果并保存。

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