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| 准确分析RC墩柱桥梁模板承载力和变形能力 |
综上，本文建立的KGNN方法具有较强的泛化能力，可以准确分析RC墩柱桥梁模板承载力和变形能力，且各种参数对RC构件延性影响规律与经验知识相符。由于RC墩柱桥梁模板力学性能受到多参数的综合影响，采用本文提出的预测模型可以通过初期的分析结果来减少试验工况和降低试验成本，还可以研究各特征参数对其力学特性的影响，对RC墩柱桥梁模板的抗震设计和评估均有一定借鉴意义。
本文针对RC墩柱桥梁模板力学性能提出了一种领域经验知识监督的神经网络方法，并利用试验数据和经验知识建立更为高效、准确、稳定的RC墩柱桥梁模板性能分析模型。通过收集与分析761组RC墩柱桥梁模板试验数据，建立了试验数据库，并确定了各特征参数及对RC墩柱桥梁模板性能的影响机理，为RC墩柱桥梁模板力学性能KGNN模型提供数据和经验知识支持。主要研究结论如下:
1)纯数据驱动的机器学习方法难以克服RC墩柱桥梁模板试验数据的误差和分布不均匀问题，即使在训练集和测试集均表现良好依然不能保证其泛化性能;
2)本文提出的经验知识表征方法可以方便地用于监督KGNN模型的训练过程，保证训练模型不仅具有较高的模拟精度，还能符合经验知识，克服神经网络过分依赖训练数据质量和数量的缺点;
3)本文建立的KGNN方法可以同时利用已获得的RC墩柱桥梁模板试验数据和经验知识，能够准确预测RC墩柱桥梁模板的力学性能，可为基于性能的结构抗震设计和评估提供更为科学的依据。
然而，由于所收集的试验数据参数的限制，本文在分析过程中对箍筋形式、钢筋直径等因素进行了简化考虑，在后续研究中仍需要对试验数据库进行丰富和完善，以提高KGNN模型的泛化性和准确性。http://www.zbtaixing.com |
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