摘要
本发明提供了一种预测碳纤维增强复合材料加固钢管混凝土构件受弯性能的方法与系统,属于高性能复合材料应用领域,包括:建立有限元模型;其中,有限元模型用于模拟碳纤维增强复合材料加固钢管混凝土构件中碳纤维增强复合材料的脱粘失效和断裂失效;基于有限元模型,确定关键参数;基于关键参数,生成包括脱粘应变和极限弯矩的多个数据集;基于多个数据集,建立并训练神经网络模型,以使神经网络模型输出碳纤维增强复合材料加固钢管混凝土构件受弯性能中的目标脱粘应变与目标极限弯矩。通过本发明所提供的方法,能够准确预测碳纤维增强复合材料加固钢管混凝土构件在受弯时的脱粘应变和极限弯矩。
技术关键词
钢管混凝土构件
训练神经网络模型
复合材料弹性模量
参数
三维模型
高性能复合材料
数据
界面
误差
钢材
传播算法
屈服
强度
载荷
训练集
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