Resumen

La falla por cortante en punzonamiento de las conexiones losa-columna puede causar el colapso progresivo de una estructura. En este estudio, primero se establece una base de datos de pruebas de punzonamiento. Luego, basándose en el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM) y utilizando la función no lineal de la red neuronal de retropropagación (BPNN), se establece un modelo de predicción de la capacidad de punzonamiento de las conexiones losa-columna sin refuerzo transversal. Finalmente, se compara el modelo propuesto con las fórmulas de las normas chinas, americanas y europeas utilizando varios métodos. El método de valor propio estadístico muestra que el modelo BPNN tiene la mayor precisión y la menor dispersión. El método de conteo de puntos defectuosos muestra que el modelo BPNN tuvo el menor número total de defectos y fue el más seguro y económico. El análisis de los factores influyentes sugiere que los factores en el modelo BPNN tuvieron la influencia más razonable en la capacidad de carga por

• Materias:Riostra Propiedades mecánicas Fracturación hidráulica Deformación de cimientos Cálculo de grietas
• Subjects:Brace Mechanical properties Hydraulic fracturing Foundation deformation Crack calculation
• Palabras claves:Corte por punzonamiento; Conexiones losa-columna; Modelo de predicción; BPNN; Precisión; Factores influyentes
• Keywords:Punching shear; Slab-column connections; Prediction model; BPNN; Accuracy; Influencing factors