FRP 제약 콘크리트 실린더의 궁극적 조건 예측을 위한 데이터 처리 군 방법의 적용

섬유 강화 폴리머(FRP)는 구조 공학 분야에서 널리 사용되며, 예를 들어 콘크리트의 제약 재료로 사용됩니다. 궁극적 조건(즉, 압축 강도와 궁극적 축 방향 변형)은 FRP 제약 콘크리트 실린더의 실제 응용에서 고려해야 할 주요 요소입니다. 그러나 기존의 제약 모델의 예측 정확도는 낮고 실제 응용을 위한 효과적인 참고 자료를 제공할 수 없습니다. 본 논문에서는 가용 문헌에서 221개의 FRP 제약 일반 콘크리트 실린더 샘플의 실험 데이터를 포함하는 데이터베이스를 수집하였으며, 제약 응력, 강성 비 및 변형 비와 같은 11개의 매개변수를 입력 매개변수로 선택하였습니다. 그 후, 데이터 처리 군 방법(GMDH)이라는 유망한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 제약 모델을 구축하였습니다. GMDH 모델은 기존 아홉 개의 모델과 비교되었으며, 이러한 모델의 예측 결과는 다섯 가지 포괄적 지표로 평가되었습니다. 결과는 GMDH 모델이 기존 제약 모델보다 더 높은 예측 정확도와 더 나은 안정성을 가지고 있음을 나타냈으며, 결정 계수는 0.97(압축 강도) 및 0.91(궁극적 축 방향 변형)이었습니다. 마지막으로, 공학 디자인을 위한 빠르고 효율적인 참조를 제공할 수 있는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 개발되었으며, 이는 무료로 제공됩니다.