灰色自回归模型对钢纤维混凝土弯曲疲劳强度的预测

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发布时间：2021-09-17

资料介绍

灰色自回归模型对钢纤维混凝土
弯曲疲劳强度的预测
刘永连，卢哲安，袁晓辉，常佳伟。
(1．武汉理工大学土木工程与建筑学院，430070；2．武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省
重点实验室，430070；3．浙江宏正建筑设计有限公司，嘉兴314000)
摘要：影响混凝土疲劳强度因素的不确定性使材料在最薄弱环节容易造成局部损伤破坏，最终导致整个材料
的破坏。因此，随机预测具有一定的现实意义。通过灰色自回归模型和GM(1，1)模型预测钢纤维混凝土(SFRC)弯曲
疲劳强度试验值．分析两种方法的预测精度的高低。结果表明，灰色自回归模型预测精度比GM(1，1)模型的精度较
高。
关键词：SFtLC；疲劳强度；灰色系统理论；灰色自回归模型
Abstract：Uncertainty of the factors that affect the fatigue strength of concrete is likely to cause local damage and
failure in the weakest link of material，eventually leading to the destruction of the entire materia1．Therefore，the random
prediction of fatigue strength of concrete has practical significance． rhe bending fatigue strength of SFRC is calculated by
the gray autoregressive model and GM (1，1)mode1．Meanwhile，the forecast accuracy of the two models is analyzed by
comparing with the calculated values．rI’Ile results show that forecast precision of gray-autoregressive model is higher than
that of GM(1，1)mode1．
Key words：Steel fiber reinforced concrete；Fatigue strength；Gray system theory；Gray—autoregressive model
中图分类号：TU528．572 文献标识码：A 文章编号：1000—4637(2013)08—48—03
0 前言
混凝土的疲劳破坏是指在反复荷载作用下，裂
缝的引发、扩展、恢复、再引发、再扩展、再恢复，至
混凝土在远小于其屈服应力情况下的破坏。材料的
耐疲劳性能有助于提高工程的耐久性和使用寿命。
因此，提高材料的耐疲劳性能是工程界十分关注的
问题【1-2]。钢纤维的掺入，不仅能改善混凝土的疲劳
性能，而且还能提高混凝土的抗压、抗折、抗拉、弯
曲韧性、冲击性能等。因此．对SFRC弯曲疲劳强度
的预测有利于SFRC在工程中更广泛的应用。
影响混凝土的疲劳性能因素有很多，且各种因
素的影响是未知或不确定的。不确定性经常使材料
在最薄弱环节造成局部损伤破坏。最终导致整个材
料的破坏。灰色系统理论[31通过对离散的信息源数
据进行处理建模．在建模时要对信息源数据进行累
加，使信息源数据中所蕴含的确定性加强，从而使
得在寻找数据的内在规律更简单明了．以此来预测
和监控事物的发展趋势。自回归模型嘲有效地利
用信息源数据的影响，根据事物发展的连续性、相
基金项目：交通运输部科技项目(2012—319—811-120)。
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关性以及规律性等原理，在各种条件相对稳定的前
提下，对以后发展情况进行预测。
本文将灰色自回归模型用于对SFRC弯曲疲劳
强度的预测。提供了一种对混凝土弯曲疲劳强度预
测有较高精度的方法。
1 灰色自回归模型
1．1 灰色模型GM(1，1)
灰色系统理论是上世纪80年代由邓聚龙教授
创立发展起来的一种新型预测理论。专门处理“贫
信息”“小样本”数据领域的不确定问题分析理论。
它是利用连续的灰色微分模型建模，对系统的发展
进行全面的观察分析，并对未来数据进行预测l71。
GM(1，1)是只包含一个变量的微分方程。
设疲劳试验寿命值的原始数据序列为：
w (k)=( ∞ (O)
，
∞ (1)
，
∞ (2)
，
∞ (n)) (1)
用数学累加生成算法将 (k)数据通过累加
生成一阶累加数列：
¨ (k)=f (O)