[发明专利]基于机器学习的钢筋混凝土柱地震损伤程度评估方法有效
| 申请号： | 202110741002.6 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113450333B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 李惠;徐阳;郑晓航 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于机器学习的钢筋混凝土柱地震损伤程度评估方法，首先根据钢筋混凝土柱构件拟静力试验全过程表观损伤图像，获得表观地震损伤参数和构件参数；然后根据钢筋混凝土柱构件拟静力试验滞回曲线数据，建立一种存在固定上下限、可以准确反映构件在整体损伤发展过程的非线性加速累积现象的钢筋混凝土柱地震损伤程度综合评价指标；最后通过建立表观地震损伤参数及构件参数和地震损伤程度综合评价指标的深度神经网络模型，通过将构件的表观损伤参数和尺寸信息输入至训练好的机器学习模型，直接预测其地震破坏程度，最终实现钢筋混凝土柱地震损伤程度的智能评估，同时也克服了基于专家经验的人工评价方法费时费力、准确性和安全性不足的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 钢筋混凝土 地震 损伤 程度 评估 方法 | ||
【主权项】：
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