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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113450333 B
(45)授权公告日 2022.01.28
(21)申请号 202110741002.6 (56)对比文件
(22)申请日 2021.06.30
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