基于人工神经网络方法的FRP增强混凝土断裂研究新思路∗

纤维增强复合材料(FRP)作为一种新型的增强加固材料,由于其强度高、质量轻、防腐蚀、耐疲劳、与混凝土粘结性能好以及便于施工等诸多优点,在混凝土结构修复加固领域得到了广泛的应用。近年来,随着人工智能(AI)的逐渐兴起,机器学习(ML)作为实现AI 的一种途径,在水利、建筑等各行各业也得到了长足的发展。首先简单介绍了ML 的基本原理,并通过对ML 在混凝土结构工程中应用的系统回顾与总结,指出了传统试验和数值模拟分析中FRP 增强混凝土断裂研究存在的一些难点和局限性,阐述了基于ML 的人工神经网络(ANN)方法在处理混凝土结构问题中的优越性,认为采用ANN 方法能够有效解决FRP 增强混凝土断裂研究中难以解决的问题;其次,对ANN 方法应用于FRP 增强混凝土断裂韧度预测中的新思路进行了详细介绍,给出了ANN 方法应用于FRP 增强混凝土断裂韧度预测的具体流程,并对其流程中的一些步骤给出了建议;最后,对ML 应用于FRP 增强混凝土断裂方向的深入研究进行了展望,提出了ML 应用于FRP 增强混凝土断裂方向深入研究的相关问题。