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公开(公告)号：CN117763675A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311773805.5
申请日：2023-12-21
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的钢筋锈蚀渡槽状态评价方法和系统，包括：数据行采集。将保护层厚度、钢筋直径、水灰比、环境温度、环境相对湿度、氯离子含量和锈蚀持续时间作为BP神经网络的输入神经元，将钢筋锈蚀速率作为输出神经元，然后构建BP神经网络。通过识别渡槽失效模式，选择对应的时变功能函数，以及对结构时变可靠度进行分析，从而评价其安全可靠性。本发明的优点是：能够简单、准确且快速地预测钢筋的锈蚀速率，为渡槽结构的运行管理、实时安全评价及加固修复奠定提供理论依据。
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