NEURAL NETWORK MODELLING OF STRESS-STRAIN RELATIONSHIPS FOR TENSILE CONCRETE IN FLEXURE

Santrauka Straipsnyje pateikiama daugiaparametrio tempiamo betono lenkiant fizikinio modelio sukūrimo metodika, naudojant neuroninius tinklus. Tai ankstesnio straipsnio [9], kuris supažindino su grįžtamuoju neuroniniu tinklu (backpropagation neural network), tinklo „mokymo” taisyklėmis, dinaminiais mazgų kūrimo principais bei fizikinių modelių kūrimo neuroniniais tinklais metodologia, tesinys. Kuriant tempiamo betono neuroninių tinklų fizikinį modelį, buvo panaudotos anksciau gautos [3] tempiamo betono įtempių-deformacijių kreivės (1 ir 2 pav.). Sios kreivės buvo nu- statytos is eksperimentinių gelžbetoninių sijų momentų-kreivių diagramų [4], taikant neseniai sukurtą. metodą. [1–3]. Eksperimentinės sijos buvo skirtingo skerspjūvio aukscio, skyrėsi jų armavimo koeficientas ir armatūros strypų skersmuo (1 lent.). Gautų įtempių-deformacijų kreivių analizė parodė, kad jų forma priklauso nuo įvairių parametrų, pateiktų 2 ir 3 lentelėse. Idealiu atveju tempiamo betono deformacija ir sie parametrai turėtų atitik...