曹 霞,王華陽(yáng),張 毅,張金丹
(桂林理工大學(xué) 廣西巖土力學(xué)與工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 541004)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的活性粉末混凝土梁抗剪承載力預(yù)測(cè)
曹 霞,王華陽(yáng),張 毅,張金丹
(桂林理工大學(xué) 廣西巖土力學(xué)與工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 541004)
為了探討將反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于活性粉末混凝土(RPC)簡(jiǎn)支梁抗剪承載力預(yù)測(cè)上的有效性,利用14根高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪破壞試驗(yàn)結(jié)果,對(duì)影響RPC簡(jiǎn)支梁抗剪承載力的4個(gè)主要因素進(jìn)行了分析,創(chuàng)建了RPC梁抗剪承載力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并驗(yàn)證了該模型的可靠性。利用該模型分析了不同參數(shù)對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的影響效應(yīng)。研究結(jié)果表明:當(dāng)剪跨比大于3時(shí),剪跨比對(duì)RPC梁的抗剪承載力影響趨向于平緩。隨著縱筋率的提高,RPC梁的抗剪承載力提高,且剪跨比越小這種影響越明顯。配箍率對(duì)大剪跨比RPC梁抗剪承載力的提高效率要高于小剪跨比RPC梁。
活性粉末混凝土;高強(qiáng)鋼筋;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);抗剪承載力
活性粉末混凝土(reactive powder concrete,RPC)是一種具有高強(qiáng)度、低脆性和良好環(huán)保性等優(yōu)越性能的新型高性能混凝土[1-2],具有很好的應(yīng)用前景??辜舫休d力是RPC結(jié)構(gòu)研究的重要部分,是影響RPC結(jié)構(gòu)應(yīng)用的關(guān)鍵性問(wèn)題。目前,國(guó)內(nèi)外研究者已對(duì)RPC受剪構(gòu)件進(jìn)行了多種研究。文獻(xiàn)[3]進(jìn)行了7根無(wú)腹筋預(yù)應(yīng)力RPC梁的抗剪性能試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明施加預(yù)應(yīng)力對(duì)RPC梁抗剪承載力有一定提高。文獻(xiàn)[4]研究了不同水泥基材料及剪跨比對(duì)RPC短梁抗剪性能的影響。文獻(xiàn)[5]采用有限元軟件對(duì)RPC梁的抗剪性能進(jìn)行了模擬。但是,RPC抗剪承載力影響因素眾多,且各影響因素之間并不完全獨(dú)立,難以采用數(shù)值方法確定。
近年來(lái),反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在RPC材料方面的運(yùn)用多為配合比設(shè)計(jì)及其性能評(píng)價(jià)[6],較少應(yīng)用于RPC梁抗剪強(qiáng)度計(jì)算。本文嘗試將BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到RPC梁抗剪承載力的預(yù)測(cè)分析當(dāng)中,在14根高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪破壞試驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上,建立了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用以預(yù)測(cè)高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力,并利用該網(wǎng)絡(luò)分析了部分影響因素變化對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的影響。
1.1 試件設(shè)計(jì)
試驗(yàn)共制作了14根高強(qiáng)鋼筋RPC簡(jiǎn)支梁試件,其中無(wú)腹筋梁10根,有腹筋梁4根。試驗(yàn)梁截面尺寸為150 mm×250 mm,梁長(zhǎng)2 200 mm,凈跨1 800 mm,兩端外伸長(zhǎng)度為200 mm。試驗(yàn)梁縱向受力鋼筋均采用直徑為25 mm的HRB 500級(jí)高強(qiáng)鋼筋,屈服強(qiáng)度為520 MPa。有腹筋梁的箍筋采用直徑為6 mm 的HRB 400級(jí)鋼筋,屈服強(qiáng)度為441 MPa。試驗(yàn)梁基本參數(shù)見(jiàn)表1。
1.2 測(cè)點(diǎn)布置及加載方案
測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示,由液壓千斤頂及荷載分配梁組成的加載系統(tǒng)對(duì)試驗(yàn)梁進(jìn)行了兩點(diǎn)對(duì)稱(chēng)加載,采用150 t的壓力傳感器對(duì)荷載的大小進(jìn)行監(jiān)測(cè),試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。
表1 試驗(yàn)梁基本參數(shù)及試驗(yàn)結(jié)果
圖1 測(cè)點(diǎn)布置圖(單位:mm)
由表1可知:隨著剪跨比及配箍率的變化,高強(qiáng)鋼筋RPC梁主要發(fā)生斜壓破壞、剪壓破壞及彎剪破壞3種破壞形態(tài)。3種破壞形態(tài)如圖2所示。
2.1 斜壓破壞
剪跨比λ=1.00的無(wú)腹筋梁L1,因其具有很高的極限承載力,若采用兩點(diǎn)加載則超出傳感器量程,加載方式由兩點(diǎn)對(duì)稱(chēng)加載改為單點(diǎn)加載,無(wú)腹筋梁L1最終發(fā)生斜壓破壞。隨著荷載的不斷增加,在梁剪跨區(qū)腹部出現(xiàn)大致平行的的斜向裂縫,隨后這些斜裂縫進(jìn)一步加寬,進(jìn)而沿著支座點(diǎn)到加載點(diǎn)斜向形成斜向受壓短柱,最終RPC短柱被壓碎,梁發(fā)生斜壓破壞,典型的破壞形態(tài)如圖2a所示。
2.2 剪壓破壞
剪跨比λ=1.51,2.26,3.00,3.50的試驗(yàn)梁L2~L13均呈現(xiàn)剪壓破壞。當(dāng)荷載施加到一定程度時(shí),斜裂縫不斷在梁剪跨區(qū)的腹部產(chǎn)生,分布多而密。荷載繼續(xù)加大,眾多斜裂縫中的一條發(fā)展為臨界斜裂縫指向加載點(diǎn)。臨界斜裂縫隨荷載的增大,寬度不斷增加,RPC中鋼纖維不斷被拔出。最終臨界斜裂縫貫穿整個(gè)梁高,部分與其相交的箍筋被拉斷,發(fā)生剪壓破壞,典型的破壞形態(tài)如圖2b所示。
2.3 彎剪破壞
試驗(yàn)梁L14發(fā)生了彎剪破壞,其剪跨比λ=3.00,配箍率ρsv=0.377%。由于梁剪跨比較大,且配箍率較高,試驗(yàn)梁主要發(fā)生彎剪破壞。由試驗(yàn)觀測(cè)可知:當(dāng)荷載加載到一定程度后,梁純彎段底部開(kāi)始出現(xiàn)一定數(shù)量的豎向裂縫,接著剪跨區(qū)也有豎向裂縫出現(xiàn),并且不斷向上部發(fā)展為彎剪裂縫,其速度與純彎段的豎向裂縫相比發(fā)展較快。繼續(xù)加載,裂縫不斷增多,且分布較密。隨著箍筋和縱筋的屈服,上部混凝土被壓酥,梁達(dá)到其極限荷載,破壞形態(tài)見(jiàn)圖2c。
圖2 試驗(yàn)梁的破壞形態(tài)
由于RPC中有鋼纖維的摻入,高強(qiáng)鋼筋RPC梁裂縫呈現(xiàn)出“細(xì)而密”的特點(diǎn),試驗(yàn)梁破壞時(shí)沒(méi)有出現(xiàn)混凝土碎塊迸出的現(xiàn)象,表現(xiàn)出一定的延性。
影響RPC梁抗剪承載力的因素眾多,且各因素之間并不完全獨(dú)立,可歸為內(nèi)因和外因,內(nèi)因主要有RPC強(qiáng)度、鋼纖維體積率、配筋率和截面形式等;外因主要有剪跨比和預(yù)應(yīng)力等,外因與內(nèi)因共同決定構(gòu)件的破壞模式[4]。本文重點(diǎn)研究剪跨比、RPC強(qiáng)度、配箍率及縱筋率對(duì)RPC梁抗剪承載力的影響。
(1)剪跨比。剪跨比通過(guò)影響荷載的傳遞機(jī)制,從而對(duì)梁的應(yīng)力狀態(tài)產(chǎn)生影響。剪跨比λ對(duì)構(gòu)件的破壞模式起主要作用。對(duì)比試驗(yàn)梁L1、L2、L3及L5~L7的試驗(yàn)結(jié)果可知:在其他參數(shù)相同時(shí),高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力Vu隨剪跨比λ的增加而逐步減弱,其破壞形態(tài)由斜壓破壞向剪壓破壞演變。
(3)配箍率。對(duì)比試驗(yàn)梁L12和試驗(yàn)梁L3,配箍率由0.126%增加至0.250%,抗剪承載力提高了15.2%。進(jìn)一步增加箍筋用量至0.377%,構(gòu)件的破壞模式由剪壓破壞轉(zhuǎn)變?yōu)閺澕羝茐?。可?jiàn),配箍率的增加不僅能提升高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力,并且對(duì)其破壞模式有一定影響。
(4)縱筋率。從試驗(yàn)梁L9、L6和L10的試驗(yàn)結(jié)果可知:隨著縱筋配筋率的提高,試驗(yàn)梁的抗剪承載能力也相應(yīng)提高。試驗(yàn)梁L9、L6和L10的縱筋率分別為4.43%、6.39%和8.18%??v筋率L6較L9提高44.2%、L10較L6提高28.0%,相應(yīng)的抗剪承載能力的增長(zhǎng)率分別為18.6%和22.1%??v筋率的提高有利于提高縱筋的銷(xiāo)栓作用,同樣也增強(qiáng)了縱筋對(duì)于其周?chē)鶵PC材料裂縫發(fā)展的抑制作用,從而使梁的抗剪強(qiáng)度提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetwork,ANN)方法主要有線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)(radicalbasisfunction,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有良好的適應(yīng)性,在土木工程領(lǐng)域得到了很好的運(yùn)用[9-11]。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力進(jìn)行預(yù)測(cè)。
4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所采用的學(xué)習(xí)規(guī)則為有監(jiān)督學(xué)習(xí),在應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決具體問(wèn)題時(shí),需要對(duì)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、傳輸函數(shù)、訓(xùn)練方法和訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行確定。在本研究建立的預(yù)測(cè)模型中,選取剪跨比、RPC強(qiáng)度、配箍率及縱筋率為高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的4個(gè)主要影響因素,作為輸入單元,高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力為輸出單元,因此,可確定本網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)為4,輸出維數(shù)為1。
根據(jù)文獻(xiàn)[12]得出隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化為2~12,通過(guò)對(duì)不同節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)比,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為8時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)。最后得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為[5-8-1]。
4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本選取及處理
根據(jù)已有的14根高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪破壞試驗(yàn)結(jié)果,選取表1中L1~L10的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,其余4組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為該網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)樣本。
由于試驗(yàn)所獲取數(shù)據(jù)的量綱及各變量之間的數(shù)量級(jí)差別很大,有的甚至為無(wú)量綱數(shù),為使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到理想的訓(xùn)練效果,必須事先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文通過(guò)“歸一化”對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,把輸入向量及輸出向量均轉(zhuǎn)化為[0,1]的數(shù)。經(jīng)“歸一化”處理后的數(shù)據(jù)均為無(wú)量綱數(shù),失去其原有的意義,因此在完成網(wǎng)絡(luò)仿真后,必須對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果向量進(jìn)行“反歸一化”,以得到真實(shí)的預(yù)測(cè)值。
4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練
本文采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,將試驗(yàn)梁L1~L10的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練函數(shù)為traingdx函數(shù);隱層函數(shù)為雙曲正切S形tansig函數(shù);輸出層采用對(duì)數(shù)S形logsig函數(shù);設(shè)定最大學(xué)習(xí)次數(shù)為2 000;性能目標(biāo)的期望誤差設(shè)為10-4;學(xué)習(xí)速率為默認(rèn)值[12-13]。經(jīng)過(guò)186次訓(xùn)練后滿(mǎn)足精度要求,停止訓(xùn)練。這樣就創(chuàng)建了一個(gè)預(yù)測(cè)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)及結(jié)果分析
表2 訓(xùn)練樣本、抗剪承載力預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差比較
表3 測(cè)試樣本、抗剪承載力預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差比較
綜上可知:本文所創(chuàng)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪承載力具有良好的預(yù)測(cè)效果,可以將其用于分析不同參數(shù)變化對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的影響。只需向其輸入相應(yīng)的假定變量,即可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的推算得到相應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。圖3~圖6為利用本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的的部分影響因素對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的影響結(jié)果。
圖3的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果表明:在其他參數(shù)相同情況下,隨著剪跨比λ增大,無(wú)腹筋高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力Vu不斷減小。當(dāng)λ=1.00~2.50時(shí),變化尤其劇烈;當(dāng)λ≥3時(shí),趨勢(shì)逐漸緩和并基本保持不變。圖4中RPC梁抗剪承載力Vu的預(yù)測(cè)結(jié)果并未隨棱柱體抗壓強(qiáng)度f(wàn)c的增加而出現(xiàn)明顯增加,而是出現(xiàn)先增加后下降的趨勢(shì),與相關(guān)研究有所偏差。這主要是由于缺乏以fc為單一參數(shù)變化的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,及總體試驗(yàn)訓(xùn)練樣本不足而導(dǎo)致的結(jié)果。
圖3λ對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁Vu的影響 圖4fc對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁Vu的影響
圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的配箍率ρsv對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力Vu的影響,預(yù)測(cè)結(jié)果表明:配箍率對(duì)大剪跨比RPC梁抗剪承載力Vu的影響大于小剪跨比RPC梁,在一定范圍內(nèi)RPC梁的Vu隨ρsv的增加而提高,但達(dá)到一定限值后,ρsv對(duì)RPC梁Vu影響趨向平緩,這一規(guī)律與普通混凝土梁是一致的[14]。
由圖6的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果可知:無(wú)腹筋高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力Vu隨縱筋率ρ的提高而增加,且λ越小,增長(zhǎng)趨勢(shì)越顯著(即斜率相對(duì)較大)。這是因?yàn)榭v筋面積增大,剪壓區(qū)的RPC面積及銷(xiāo)栓作用也隨之增大。λ較小時(shí),拱的拉桿作用明顯,ρ對(duì)的Vu影響較大;λ較大時(shí),拱作用減弱,削弱了ρ對(duì)Vu的影響。
同樣,可以利用該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析其他影響因素組合對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力Vu的影響,因篇幅有限,在此不一一列出。
圖5ρsv對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁Vu的影響 圖6ρ對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁Vu的影響
(1)高強(qiáng)鋼筋RPC梁的抗剪破壞模式與普通混凝土梁有所區(qū)別,剪跨比λ=1.00~3.50的高強(qiáng)鋼筋RPC梁僅有剪壓及斜壓兩種抗剪破壞模式,當(dāng)剪跨比λ≥3時(shí)前者仍發(fā)生剪壓破壞,這與后者發(fā)生斜拉破壞有本質(zhì)區(qū)別。當(dāng)剪跨比及配箍率均較大時(shí),高強(qiáng)鋼筋RPC梁發(fā)生彎剪破壞。
(2)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于RPC梁的抗剪承載力的預(yù)測(cè)是可行的,具有較好的可靠度。并且利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到了剪跨比、縱筋率和配箍率等因素對(duì)高強(qiáng)鋼筋RPC梁抗剪承載力的影響規(guī)律。
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國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51368013);廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃基金項(xiàng)目(YCSZ2015160);廣西巖土力學(xué)與工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(2015-A-02)
曹霞(1965-),女,河南輝縣人,教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)樾滦突炷两Y(jié)構(gòu);張毅(1978-),男,通信作者,河北邯鄲人,講師,碩士,主要研究方向?yàn)榻Y(jié)構(gòu)工程.
2016-08-08
1672-6871(2017)02-0063-06
10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2017.02.012
TU37
A