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基于人工神经网络的钢筋混凝土建筑整体损伤指标预测( Prediction of global damage index of reinforced concrete building using artificial neural network )
P Hait A Sil S Choudhury
用现有的常规方法确定结构损伤指数(DI)是一个繁琐而耗时的过程。传统的多变量回归(MVR)模型已被研究者用来求出建筑物的整体损伤指数(GDI)，但结果并不理想。本文应用人工神经网络(ANN)对18个8层和12层钢筋混凝土(RC)建筑样本（每个高度类别有9个不规则平面图）的GDI进行了预测。结果表明，在所有考虑的情况下，最大损伤发生在地面层，最小损伤发生在顶层。从MVR模型中发现，层间位移(IDR)和刚度不是显着的输入参数，而节理转动、耗散滞回能、延性和顶板峰值位移是显着的输入参数。在此基础上，建立了基于人工神经网络的GDI预测模型。通过与MVR模型的比较，发现ANN模型的性能是令人满意的。
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