【轴向压缩能力】基于混合鲁棒优化训练的人工神经网络在CFDST柱轴压承载力计算GUI中的应用Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 本文探讨了一种利用人工神经网络 (ANN) 预测钢筋混凝土填充钢管柱 (CFDST) 轴压承载力的用户友好型图形用户界面 (GUI) 系统。该系统采用混合鲁棒优化方法训练ANN模型，以提高其预测精度和鲁棒性，从而克服传统计算方法的复杂性和耗时性。文章详细介绍了该系统的构建过程，包括数据采集、ANN模型构建、混合鲁棒优化算法的应用以及GUI的设计与实现。最后，通过算例验证了该系统的有效性和实用性，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词: CFDST柱；轴压承载力；人工神经网络；混合鲁棒优化；图形用户界面；

1. 引言

钢筋混凝土填充钢管柱 (CFDST) 作为一种高效的复合结构形式，广泛应用于高层建筑和桥梁工程中。准确预测其轴压承载力对于结构设计和安全评估至关重要。传统的分析方法，例如有限元法，虽然能够提供精确的计算结果，但其计算过程复杂且耗时，需要大量的专业知识和计算资源。因此，迫切需要一种高效、便捷且准确的预测方法。

近年来，人工神经网络 (ANN) 在工程领域得到了广泛应用，其强大的非线性映射能力使其能够有效地模拟复杂的工程问题。然而，ANN模型的预测精度和鲁棒性受到训练数据和训练算法的影响。针对此问题，本文提出了一种基于混合鲁棒优化方法训练ANN模型，并将其集成到用户友好型GUI中的CFDST柱轴压承载力预测系统。

2. 数据采集与预处理

本研究的数据来源于公开文献、有限元模拟以及实验室试验结果，涵盖了不同截面尺寸、钢管强度、混凝土强度以及钢筋配筋率的CFDST柱。数据预处理过程包括：数据清洗、异常值剔除、数据归一化等。为了提高模型的泛化能力，数据被随机分成训练集、验证集和测试集，比例分别为70%、15%和15%。

3. 人工神经网络模型构建

本文采用多层感知器 (MLP) 作为ANN模型，其结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层包含影响CFDST柱轴压承载力的关键参数，例如钢管截面尺寸、钢管强度、混凝土强度、钢筋配筋率以及柱高。输出层为CFDST柱的轴压承载力。隐藏层的节点数目和激活函数通过交叉验证法进行优化选择，以获得最佳的模型性能。

4. 混合鲁棒优化算法

为了提高ANN模型的鲁棒性和预测精度，本文采用了一种混合鲁棒优化方法。该方法结合了遗传算法 (GA) 和区间分析 (IA) 的优点，能够有效地处理训练数据中的不确定性，并提高模型在不同工况下的预测能力。具体来说，GA用于全局寻优，寻找ANN模型的最优参数组合；IA用于处理输入参数的不确定性，并确保模型在不确定性范围内具有良好的预测性能。

5. 图形用户界面 (GUI) 设计与实现

GUI系统采用Python语言和相关的GUI库 (例如Tkinter或PyQt) 进行开发。用户界面简洁直观，方便用户输入CFDST柱的各项参数。系统将自动调用训练好的ANN模型进行计算，并以图表和数值的形式显示预测结果，包括轴压承载力以及相应的置信区间。GUI还包含了数据导入、结果导出以及模型参数设置等功能，进一步提高了系统的实用性。

6. 结果与讨论

通过对测试集数据的预测结果分析，表明该系统具有较高的预测精度和鲁棒性。与传统的计算方法相比，该系统具有显著的效率优势，能够在短时间内提供准确的预测结果。同时，GUI的设计使得该系统易于使用，即使没有专业知识的使用者也能轻松操作。

7. 结论与未来研究方向

本文提出了一种基于混合鲁棒优化训练的人工神经网络在CFDST柱轴压承载力计算GUI中的应用方案，并通过GUI实现了用户友好型的交互界面。该系统有效地提高了CFDST柱轴压承载力预测的效率和准确性。未来的研究方向包括：

• 扩大训练数据集，涵盖更广泛的CFDST柱参数范围；

• 探索更先进的ANN模型和优化算法，进一步提高预测精度和鲁棒性；

• 将该系统扩展到其他类型的复合结构；

• 集成更多功能，例如结构可靠性分析和设计优化等。

📣 部分代码

S0 = mfilename('fullpath');

f = filesep;

ind=strfind(S0,f);

S1=S0(1:ind(end)-1);

addpath(genpath(S1))

cd(S1)

%dbclear if error

%warning off

%format long g

%dbclear if naninf

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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