张耿

福建省平潭县公安消防大队

Damage prediction of reinforced concrete columns by fire basing on evolutionary neural network

基于进化神经网络的受火钢筋混凝土柱损伤预测

张耿

福建省平潭县公安消防大队

Damage prediction of reinforced concrete columns by fire basing on evolutionary neural network

钢筋混凝土柱在火灾中的损伤情况是建筑消防界的研究热点和难点。考虑钢筋混凝土柱尺寸、混凝土强度、受火时间等影响因素，基于用遗传算法进行优化权值后的神经网络，建立受火钢筋混凝土柱极限承载力的预测模型，进而确定柱子的损伤等级。研究表明该方法的预测结果与实测结果吻合较好，对评价钢筋混凝土柱在火灾中的损伤情况具有重要意义。

火灾；钢筋混凝土柱；损伤；预测

引言

在在火灾的作用下，钢筋混凝土柱内部升温，易形成不均匀温度场，导致柱子出现不同程度的损伤。如何确定钢筋混凝土柱在火灾中的破坏程度对灾后的结构进行安全可靠性评估及经济有效的修复加固具有重要意义[1-3]。很多学者基于相关理论知识推导受火后钢筋混凝土柱承载力计算简式，并结合实验结果进行数值模拟，深入研究钢筋混凝土柱的抗火性能[4-7]。而采用智能分析方法研究钢筋混凝土柱的抗火性能的成果较少。徐媛媛等(2007)采用灰色系统理论研究受火钢筋混凝土柱受压承载力[8]。张可乐等(2009)基于神经网络预测火钢筋混凝土柱的力学性能[9]。由于影响受火钢筋混凝土柱的承载力因素很多，且神经网络有一定局限性，很难达得全局的最优。遗传算法有搜索全局最优解的优点，且将遗传算法引入人工神经网络形成的进化神经网络方法已在其他领域获得应用，并被证明该法能克服单纯神经网络的缺陷[10]。……